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回归结果中t值为负，且绝对值很大，说明什么？
john111222
38777 9
2011-10-01
Source |       SS       df       MS              Number of obs =    6767
-------------+------------------------------           F( 21,  6745) =   69.60
       Model |  28.5718292    21   1.3605633           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  131.846091  6745  .019547234           R-squared     =  0.1781
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.1755
       Total |   160.41792  6766  .023709418           Root MSE      =  .13981
------------------------------------------------------------------------------
y     |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x1 |  -.0081268   .0007915   -10.27   0.000    -.0096784   -.0065753
    x2|   .0245866   .0015862    15.50   0.000     .0214772    .0276959
    x3|   .2003221    .009744    20.56   0.000     .1812208    .2194234
   x4 |  -.0785693   .0114415    -6.87   0.000    -.1009983   -.0561403
    x5|  -.0085303   .0038228    -2.23   0.026    -.0160243   -.0010363
year1
``
主要解释变量X1的t值为负，且绝对值很大，其他X均为控制变量，请高手帮我看看，这个回归结果，模型是否问题？
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zufe1985
2011-10-1 16:43:42
t=(beta-0)/se(beta),检验是否显著为0,你系数是负的,t值当然是负的,t的绝对值很大,说明拒绝原假设,说明系数不显著为0,从t值来看你的模型没有问题的
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lishangda520
2011-10-1 16:53:51
zufe1985 发表于 2011-10-1 18:43
t=(beta-0)/se(beta),检验是否显著为0,你系数是负的,t值当然是负的,t的绝对值很大,说明拒绝原假设,说明系数 ...
应该是系数显著不为0吧~虽然都是一个意思，但是不显著为0听起来怪怪的~
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john111222
2011-10-1 16:57:58
我同时也做了vif 和ovtest检验，meanvif=1.36, ovtest后P值=0.0002，说明遗漏变量，是否因为是因为遗漏了变量导致t绝对值值过大呢？
而且，当我在加入一个控制变量时，主要解释变量X1与y之间的显著性，全然消失了~~~，怎么办？多谢您指导。
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nuomin
2011-10-1 19:03:16
r方好低，是否想办法改变一下模型的形式？是否有异方差？
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zufe1985
2011-10-1 21:26:48
你要检查下你新加入的控制变量跟X1是否有多重共线性,这种情况下就能影响t值,
vif检验的是多重共线性,当vif大于5或10时具有多重共线性,ovtest检验高阶项,你p值0.0002,
很多问题都可以有存在使ovtest拒绝原假设,除了变量遗漏,高阶项,非线性,非可加性等等都可以有这个结果,
况且假设它确实存在变量遗漏的话,假设变量独立的话从理论上来讲估计结果是无偏非有效的,一般这种结果我们还是能接受的,就不要去考虑这个viftest,如果是其他另外几种情况的话你就要找其他检验方法来检验.
所以如果你是想用模型去解释一个经济问题的话,主要重心放在所建模型跟经济理论模型相符,不要一味追求这些统计检验结果,我个人觉得你加入2次项看看,因为一般经济变量有个边际递增或者递减之类的.
假设你真要用数据建模的话,你首先是模型诊断,残差正态性(qqplot,KS test等等),boxcox转化(应变量正态性boxcox,自变量MSE),异常值,非线性,残差检验,接下来模型选择,变量选择等等,现实数据结果往往不可能所有结果都通过.
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