大神们，连玉君老师的xtthres估计结果怎么看啊
xtthres y3 x8, th(x1) d(x1)

Begin Time: 10 Jun 2015 19:17:14



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|      ---单一门槛面板模型---      |
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第一个门槛估计值(gamma1)：8218.000


Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       341
Group variable: id                              Number of groups   =        31

R-sq:  within  = 0.8213                         Obs per group: min =        11
       between = 0.7344                                        avg =      11.0
       overall = 0.6583                                        max =        11

                                                F(3,307)           =    470.43
corr(u_i, Xb)  = 0.4538                         Prob > F           =    0.0000

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          y3 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x8 |   .0343213   .0015932    21.54   0.000     .0311863    .0374563
        x1_1 |   .0050113   .0012315     4.07   0.000     .0025881    .0074346
        x1_2 |   .0022173   .0008343     2.66   0.008     .0005756    .0038589
       _cons |   63.57019   3.423224    18.57   0.000     56.83424    70.30614
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  61.290286
     sigma_e |  18.320773
         rho |  .91797692   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(30, 307) =    70.59             Prob > F = 0.0000
Note: x1_1: x1*I(x1<8218)
      x1_2: x1*I(x1>=8218)

STATA 自抽样中，请等待 ... ...



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|      ---双重门槛面板模型---      |
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---搜索第二个门槛值---

第二个门槛估计值(gamma2)： 1.1e+04


---重新搜索第一个门槛值---

更新后的第一个门槛估计值(gamma1)：3719.000


Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       341
Group variable: id                              Number of groups   =        20

R-sq:  within  = 0.7719                         Obs per group: min =        11
       between = 0.8964                                        avg =      17.1
       overall = 0.7470                                        max =        33

                                                F(4,317)           =    268.26
corr(u_i, Xb)  = 0.4591                         Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          y3 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x8 |   .0565297   .0019472    29.03   0.000     .0526986    .0603608
        x1_1 |  -.0036334   .0025831    -1.41   0.161    -.0087155    .0014488
        x1_2 |  -.0079522   .0014758    -5.39   0.000    -.0108558   -.0050486
        x1_3 |  -.0066887   .0009104    -7.35   0.000      -.00848   -.0048974
       _cons |   78.88274   6.400239    12.32   0.000     66.29042    91.47505
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  52.412947
     sigma_e |  29.040181
         rho |  .76511793   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(19, 317) =    33.13             Prob > F = 0.0000
Note: x1_1: x1*I(x1<3719)
      x1_2: x1*I(3719<=x1<11042)
      x1_3: x1*I(x1>=11042)

STATA 自抽样中，请等待 ... ...



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|      ---三重门槛面板模型---      |
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第三个门槛估计值(gamma3)：5203.000


Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       341
Group variable: id                              Number of groups   =        20

R-sq:  within  = 0.6973                         Obs per group: min =        11
       between = 0.9186                                        avg =      17.1
       overall = 0.7448                                        max =        33

                                                F(4,317)           =    182.54
corr(u_i, Xb)  = 0.5159                         Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          y3 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x8 |   .0522942   .0023351    22.40   0.000        .0477    .0568884
        x1_1 |   -.000205   .0028798    -0.07   0.943     -.005871    .0054609
        x1_2 |  -.0043986   .0016462    -2.67   0.008    -.0076376   -.0011597
        x1_3 |          0  (omitted)
        x1_4 |  -.0041216    .001118    -3.69   0.000    -.0063212    -.001922
       _cons |   70.55095   7.082866     9.96   0.000     56.61558    84.48632
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  52.227092
     sigma_e |  32.708211
         rho |  .71828094   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(19, 317) =    22.58             Prob > F = 0.0000
Note: x1_1: x1*I(x1<3719)
      x1_2: x1*I(3719<=x1<3719)
      x1_3: x1*I(3719<=x1<11042)
      x1_4: x1*I(x1>=11042)

STATA 自抽样中，请等待 ... ...




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|      ---门槛估计值和置信区间---      |
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                          门槛估计值                   95% 置信区间
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  单一门槛模型(g1)          8218.000               [ 5203.000 ,  1.1e+04 ]
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  双重门槛模型：
      Ito1(g1)               1.1e+04               [ 3090.000 ,  1.2e+04 ]
      Ito2(g2)              3719.000               [ 1465.000 , 8669.000 ]
  -----------------------------------------------------------------------------
  三重门槛模型(g3)：        5203.000               [ 3871.000 , 8669.000 ]
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Note: g# denotes gamma#, the estimated threshold values, #=1,2,3



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|      ---门槛效果自抽样检验---      |
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                                                            临界值
             ------------------------------------------------------------------
    模型         F值         P值      BS次数         1%       5%       10%
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  单一门槛     18.244*      0.093       300        33.695   21.935   17.764
  双重门槛     12.329**     0.033       300        24.522    7.118    1.974
  三重门槛      0.000       0.167       300         0.000    0.000    0.000
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|      ---门槛模型系数估计结果---      |
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                              (1)             (2)             (3)   
                           Single          Double          Triple   
--------------------------------------------------------------------
x8                         0.0540***       0.0565***       0.0523***
                          (27.53)         (29.03)         (22.40)   
x1_1                     -0.00700***     -0.00363       -0.000205   
                          (-4.36)         (-1.41)         (-0.07)   
x1_2                     -0.00717***     -0.00795***     -0.00440***
                          (-7.75)         (-5.39)         (-2.67)   
x1_3                                     -0.00669***               
                                          (-7.35)                  
o.x1_3                                                          0   
                                                              (.)   
x1_4                                                     -0.00412***
                                                          (-3.69)   
Constant                    85.12***        78.88***        70.55***
                          (17.92)         (12.32)          (9.96)   
--------------------------------------------------------------------
r2_w                        0.764           0.772           0.697   
r2_b                        0.904           0.896           0.919   
r2_o                        0.744           0.747           0.745   
N                             341             341             341   
--------------------------------------------------------------------
t statistics in parentheses
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01


你可以输入或点击如下命令查看各个门槛的置信区间图：
   Single Threshold:              xttr_graph
   Double Threshold(1st round):   xttr_graph, m(22)
   Double Threshold(2ed round):   xttr_graph, m(21)
   Triple Threshold:              xttr_graph, m(3)
For details, see: xttr_graph

Over Time:10 Jun 2015 19:18:56   Time used: 101.394s

. xttr_graph
== Hi, you can right click the graph and save it!==

. xttr_graph, m(22)
== Hi, you can right click the graph and save it!==

. xttr_graph, m(21)
== Hi, you can right click the graph and save it!==

.