现在毕业论文我就差这最后一个估计结果与分析的部分。实在看不懂xtptm那个程序的一些结果汇报，还请老师指点。
我用的命令与得到的结果如下：
1. 我最不明白的是那些序号代表什么变量，我能看到得到的门槛值是0.1070，
2. 我还想知道变量 GrGY 在门槛左右的估计系数是哪两个呢？
3. 还有一个问题是，在这个结果我中我还应该关注哪些重要的统计量？
4. 参数grid的意义不太明白，通常设置多少合适？
5. _matplot LR, columns(1 2) 画的是残差平方各的门槛变化图吗？是不是文章一般都要给出这个图？
我的测试数据在附件中
谢谢连老师。没有你的毕业论文恐怕够呛啊。

. xtptm Yr IY1 Nr, rx(GrGY) thrvar(GY) trim(0.05) iters(1000) grid(100)

================ Fundamental information: ===================

Number of Regime independent variables:    2
Number of Regime dependent variables:    1
Number of individuals in panel:   23
Number of periods in panel:   32

================ Ordinary Fixed effect regression: =========

Sum of Squared Residuls:       1.0014
Stardard error of regression:       0.0376
Regression Result(ordinary standard error):
----------------------------------------------------
    |       Coef         Std           t        Prob
----+-----------------------------------------------
  1 |     0.1191      0.0123      9.6929      0.0000
  2 |     0.0280      0.0463      0.6047      0.5455
  3 |     0.0215      0.0270      0.7975      0.4254
----------------------------------------------------
Regression Result(Robust standard error):
-----------------------------------------------------
    |       Coef   Std_Robust           t        Prob
----+------------------------------------------------
  1 |     0.1191       0.0126      9.4749      0.0000
  2 |     0.0280       0.0416      0.6744      0.5003
  3 |     0.0215       0.0273      0.7873      0.4314
-----------------------------------------------------

================ Single threshold regession: ===================

Minimized Sum of Squared Residuals:    0.9824
Standard error of residuals:    0.0372
Threshold estimator:    0.1070
95% conf. intv. of threshold:    0.1054    0.1103
LR Critical value to test gamma=gamma0:    7.3523
Threshold regression(Ordinary Std. Error):
----------------------------------------------------
    |       Coef         Std           t        prob
----+-----------------------------------------------
  1 |     0.1267      0.0123     10.2617      0.0000
  2 |     0.0199      0.0460      0.4329      0.6652
  3 |     0.2059      0.0564      3.6478      0.0003
  4 |     0.0621      0.0289      2.1475      0.0321
----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Error):
-----------------------------------------------------
    |       Coef   Std_Robust           t        prob
----+------------------------------------------------
  1 |     0.1267       0.0123     10.2948      0.0000
  2 |     0.0199       0.0416      0.4780      0.6328
  3 |     0.2059       0.0605      3.4049      0.0007
  4 |     0.0621       0.0307      2.0245      0.0433
-----------------------------------------------------
Note: Critcal (Inverse CDF of LR stat): -2*ln(1-sqrt(1-alpha))
Ho: No threshold; Ha: Single threshold
Number of bootstrap:1000
F-stat & Prob:   13.7630   0.0000
F-critical value of 90% 95% 99%:
                 1
    +---------------+
  1 |  2.741849207  |
  2 |  3.691648533  |
  3 |  6.261118273  |
    +---------------+
Thresholds in single model:
  .1070386543

============== Descrpitive statistic in each regime: ===========

Descriptive statistics of y-X-THR at regime :  1
----------------------------------------------------------------
    |       Mean         Std         Min         Max       Count
----+-----------------------------------------------------------
  1 |     1.1073      0.0467      1.0080      1.2559         241
  2 |     0.2949      0.0981      0.0915      0.6499         241
  3 |     1.0245      0.0241      0.9391      1.2003         241
  4 |     0.0930      0.0226      0.0281      0.1659         241
  5 |     0.0824      0.0167      0.0390      0.1064         241
----------------------------------------------------------------
Descriptive statistics of y-X-THR at regime :  2
----------------------------------------------------------------
    |       Mean         Std         Min         Max       Count
----+-----------------------------------------------------------
  1 |     1.1078      0.0387      0.9091      1.2380         495
  2 |     0.3811      0.1436      0.0579      0.9270         495
  3 |     1.0195      0.0338      0.7836      1.2795         495
  4 |     0.1800      0.0606      0.0896      0.5878         495
  5 |     0.1585      0.0496      0.1071      0.4378         495
----------------------------------------------------------------
LR and Thresholds series are stored in Stata matrix: LR#
You can observe the scatter plot by: _matplot LR#, columns(1 2)