作业帮回归分析表怎么看懂?去年考研的时候社会调查方法最后一题是一个回归分析表格,应该是最简单的那种,今年二战,参考书只介绍了回
来源：学生作业帮 编辑：拍题作业网作业帮 分类：综合作业 时间：2024/04/28 14:42:23
回归分析表怎么看懂?
去年考研的时候社会调查方法最后一题是一个回归分析表格,应该是最简单的那种,今年二战,参考书只介绍了回归分析,没有回归分析表应该怎么读
去年考研的时候社会调查方法最后一题是一个回归分析表格,应该是最简单的那种,今年二战,参考书只介绍了回归分析,没有回归分析表应该怎么读
我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的.X变量：教育年限Y变量：儿女数目
各个系数的含义：左上列： Model SS是指计量上的SSE,是y估计值减去y均值平方后加总,表示的是模型的差异Model df是模型的自由度,一般就是指解释变量X的个数,这里只有一个Residual SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565Total SS 和 df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566MS都是对应的SS除以df,表示单位的差异 右上列： Number of obs是观测值的数目N,这里意味着有17567个观测值F是F估计值,它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0）,这里因为只有一个X,所以恰好是t的平方.这里F值很大,因此回归十分显著.Prob>F是指5%单边F检验对应的P值,P=0意味着很容易否定H0假设,回归显著.R-squared是SSE/SST的值,它的意义是全部的差异有多少能被模型解释,这里R-squared有0.0855,说明模型的解释度还是可以的.Adj R-squared是调整的R-squared,它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST,它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时,R-squared的必然上升趋势,从而在多元回归中更好的看出模型的解释力,但是本回归是一元的,这个值没有太大意义.Root MSE是RMS的开方,是单位残差平方和的一种表现形式. 下列：Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值,其含义是,如果一个人没有受过教育,我们预测会平均生育3个子女,当其他因素不变时,一个人每多受一年教育,我们预测其将会少生0.096个孩子.X变量的coef并不大,因此其实际（也叫经济）显著性并不太高.Std.err则是估计系数和常数项的标准差.一般我们认为,标准差越小,估计值越集中、精确.t是t估计值,它用于检验统计显著性,t值较大,因此回归是显著的.P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值,P=0意味着很容易否定H0假设,统计显著.95%conf interval项是95%的置信区间,它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE,这是说,有95%的可能性,系数的真值落在这个区域.
各个系数的含义：左上列： Model SS是指计量上的SSE,是y估计值减去y均值平方后加总,表示的是模型的差异Model df是模型的自由度,一般就是指解释变量X的个数,这里只有一个Residual SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565Total SS 和 df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566MS都是对应的SS除以df,表示单位的差异 右上列： Number of obs是观测值的数目N,这里意味着有17567个观测值F是F估计值,它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0）,这里因为只有一个X,所以恰好是t的平方.这里F值很大,因此回归十分显著.Prob>F是指5%单边F检验对应的P值,P=0意味着很容易否定H0假设,回归显著.R-squared是SSE/SST的值,它的意义是全部的差异有多少能被模型解释,这里R-squared有0.0855,说明模型的解释度还是可以的.Adj R-squared是调整的R-squared,它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST,它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时,R-squared的必然上升趋势,从而在多元回归中更好的看出模型的解释力,但是本回归是一元的,这个值没有太大意义.Root MSE是RMS的开方,是单位残差平方和的一种表现形式. 下列：Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值,其含义是,如果一个人没有受过教育,我们预测会平均生育3个子女,当其他因素不变时,一个人每多受一年教育,我们预测其将会少生0.096个孩子.X变量的coef并不大,因此其实际（也叫经济）显著性并不太高.Std.err则是估计系数和常数项的标准差.一般我们认为,标准差越小,估计值越集中、精确.t是t估计值,它用于检验统计显著性,t值较大,因此回归是显著的.P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值,P=0意味着很容易否定H0假设,统计显著.95%conf interval项是95%的置信区间,它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE,这是说,有95%的可能性,系数的真值落在这个区域.
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