初学者,谁能解释一下,怎么解释这个结果呢。要详细的啊详细,会有奖励的嗯。
Pooled model with spatially lagged dependent variable and spatial fixed effects 固定效应下的滞后模型
Dependent Variable =           add    
R-squared          =    0.9500   
corr-squared       =    0.7036   
sigma^2            = 811130.4714 
Nobs,Nvar,#FE      =    300,     7,    36  
log-likelihood     =       -2469.4431 
# of iterations    =      1   
min and max rho    =   -1.0000,   1.0000 
total time in secs =    0.3610 
time for optimiz   =    0.1020 
time for lndet     =    0.0600 
time for t-stats   =    0.0070 
No lndet approximation used 
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability 
invest         -2027.950266        -3.159600         0.001580 
edu             1991.796605         7.102372         0.000000 
open           -6002.771467        -9.336998         0.000000 
urban              0.018877         0.484395         0.628105 
road            1986.210709         4.241994         0.000022 
rev            -6910.091637        -1.015223         0.310000 
W*dep.var.         0.275986         4.847697         0.000001 
LR-test joint significance spatial fixed effects, degrees of freedom and probability =  697.8255,    30,   0.0000 
Wrong # of variable names in prt_sp -- check vnames argument 
will use generic variable names 
Pooled model with spatially lagged dependent variable and spatial random effects 随机效应下的滞后模型
R-squared          =    0.9439   
corr-squared       =    0.0864   
sigma^2            = 909281.2632 
Nobs,Nvar          =    300,     8 
log-likelihood     =       -2563.4538 
# of iterations    =     20   
min and max rho    =   -1.0000,   1.0000 
total time in secs =    0.7550 
time for optimiz   =    0.7280 
time for lndet     =    0.0130 
time for t-stats   =    0.0070 
No lndet approximation used 
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability 
variable 1    -12995.086473        -6.235692         0.000000 
variable 2     -2427.723355        -3.744017         0.000181 
variable 3      2074.821450         7.301941         0.000000 
variable 4     -5197.996894        -8.304558         0.000000 
variable 5         0.022498         0.546150         0.584963 
variable 6      2237.515032         4.638121         0.000004 
variable 7     -5341.480447        -0.761681         0.446250 
W*dep.var.         0.263976         4.509915         0.000006 
teta               0.076461         5.490011         0.000000 
LR-test significance spatial random effects, degrees of freedom and probability =  509.8041,     1,   0.0000 
Hausman test-statistic, degrees of freedom and probability =  -10.6511,     7,   0.1546 
Pooled model with spatial error autocorrelation and spatial fixed effects 
Dependent Variable =           add    
R-squared       =    0.9313   
corr-squared    =    0.6503   
sigma^2         = 756005.6625   
log-likelihood  =       -2466.4997  
Nobs,Nvar,#FE   =    300,     6,    36  
# iterations    =     15     
min and max rho =   -0.9900,   0.9900 
total time in secs =    0.1280 
time for optimiz   =    0.0810 
time for lndet     =    0.0130 
time for t-stats   =    0.0030 
No lndet approximation used 
***************************************************************
Variable       Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability 
invest        -3509.551762        -5.056699         0.000000 
edu            2189.835619         7.702876         0.000000 
open          -6462.947431       -10.146626         0.000000 
urban             0.030806         0.842731         0.399379 
road           3174.540710         5.311221         0.000000 
rev          -10411.950287        -1.560580         0.118623 
spat.aut.         0.503967         8.750803         0.000000 
LR-test joint significance spatial fixed effects, degrees of freedom and probability =  703.7123,    30,   0.0000 
Wrong # of variable names in prt_sp -- check vnames argument 
will use generic variable names 
Pooled model with spatial error autocorrelation and spatial random effects 误差模型
R-squared          =    0.9490   
corr-squared       =    0.1566   
sigma^2            = 827014.0509 
Nobs,Nvar          =    300,     7 
log-likelihood     =       -2554.4318 
# of iterations    =     33   
min and max rho    =   -1.6036,   1.0000 
total time in secs =    0.9020 
time for optimiz   =    0.8810 
time for eigs      =    0.0030 
time for t-stats   =    0.0060 
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability 
variable 1    -11330.359742        -5.194685         0.000000 
variable 2     -4467.543049        -6.537985         0.000000 
variable 3      2121.816584         7.659306         0.000000 
variable 4     -5426.260669        -9.339305         0.000000 
variable 5         0.036787         0.969098         0.332496 
variable 6      3870.382049         6.503920         0.000000 
variable 7    -15247.216535        -2.240597         0.025052 
spat.aut.          0.582588        10.705764         0.000000 
teta              11.773816         4.140074         0.000035 
LR-test significance spatial random effects, degrees of freedom and probability =  527.8482,     1,   0.0000 
Hausman test-statistic, degrees of freedom and probability =   -5.2676,     7,   0.6273 
Ordinary Least-squares Estimates 
Dependent Variable =           add    
R-squared      =    0.7062 
Rbar-squared   =    0.7012 
sigma^2        = 923150.7413 
Durbin-Watson  =    1.3789 
Nobs, Nvars    =    300,     6 
***************************************************************
Variable      Coefficient      t-statistic    t-probability 
invest       -1692.634656        -2.473601         0.013941 
edu           2215.384124         7.699270         0.000000 
open         -6578.193907        -9.784070         0.000000 
urban           -0.013458        -0.324415         0.745854 
road          2380.550405         4.974014         0.000001 
rev           8846.654700         1.244084         0.214460 
loglikfe =
 -2.4830e+003
LM test no spatial lag, probability          =   36.4030,    0.000 
robust LM test no spatial lag, probability   =    7.8777,    0.005 
LM test no spatial error, probability        =   29.0751,    0.000 
robust LM test no spatial error, probability =    0.5498,    0.458