自己顶一下

首先，我觉得，用最大似然估计（MLE）法估计了参数后，需要考虑（例如画histogram图、卡方检验等方法。注：可能有更好的方法，但我是非专业人士，知道的方法不多）来验证模型是否可接受。在我回复（https://bbs.pinggu.org/thread-2140254-1-1.html）帖子的7楼，就是个例子，数据其实可能不是t分布（因为，我画了histogram图显示有两个驼峰、卡方检验也说明要拒绝T分布这假设），但照样可以用最大似然估计（MLE）按t分布来估计参数。我觉得，这样估出的参数没什么意义。

然后，在验证模型是可接受的前提下，如果还是要知道方差、显著性，据我所知，MLE是做不到的。可以考虑用贝叶斯方法，我回复（https://bbs.pinggu.org/thread-2129849-1-1.html）帖子的15楼，就是个例子，22楼是MLE估计，15楼是用贝叶斯方法估计，给出的结果可以包括期望、标准差、各分位点、置信区间（虽然标准差和分位点未在那里列明，但是那个程序运行结果中是有的）。关于显著，我觉得，如果某参数置信区间包含0，例如某参数置信区间是[-1，0.8]，那么表明此参数不能排除是0，就不显著；反之，如果某参数的置信区间不含0，我认为就应该是显著啦。

您说的好详细那 长见识了 谢谢啦

我看到有的论文里给出了R-Squared的值，请教这个是怎么得到的？

R-Squared值想必就是根据公式算出来吧。