t的临界值：记住这条命令

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我们经常通过t值去判断系数是否显著，那么t的临界值究竟是多少呢？当然，我们可以去查表，但那样比较麻烦，所以记住下面这条命令，即可计算临界值。

1. . * 5%的临界值
   
2. . dis invttail(1000,0.025)
   
3. 1.9623391
   
4. 
   
5. .
   
6. . * 10%的临界值
   
7. . dis invttail(1000,0.05)
   
8. 1.6463788
   
9. 
   
10. .
    
11. . * 1%的临界值
    
12. . dis invttail(1000,0.005)
    
13. 2.5807547

复制代码

这样就可以算出我们经常用的1.96临界值啦，其余两个记不住的时候，可以轻松算出来。对于自由度的设定，可以设大一点，比如10000，结果是差不多的。

注意：这里我要纠正一下我们平时记住的1.96这个临界值，有时候也未必正确。当你的自由度df比较小时，可能5%临界值需要比1.96大一些。比如，自由度为30，临界值就是2.04.

1. . dis invttail(30,0.025)
   
2. 2.0422725

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关键词：临界值 tail Dis INV 是多少

感谢科普，非常受用。私以为可以有一个回归后的进阶版本，即提取自由度，再放入该函数。

苦鬼2014 发表于 2021-5-28 17:41
感谢科普，非常受用。私以为可以有一个回归后的进阶版本，即提取自由度，再放入该函数。

这比较简单，举个例子吧：

1. sysuse auto,clear
   
2. reg price mpg rep78 weight headroom
   
3. 
   
4. . eret list
   
5. 
   
6. scalars:
   
7.                   e(N) =  69
   
8.                e(df_m) =  4
   
9.                e(df_r) =  64
   
10.                   e(F) =  10.67680704646398
    
11.                  e(r2) =  .4002280718178826
    
12.                e(rmse) =  2324.955053970065
    
13.                 e(mss) =  230850334.6787847
    
14.                 e(rss) =  345946624.1907807
    
15.                e(r2_a) =  .3627423263065002
    
16.                  e(ll) =  -630.1620138068342
    
17.                e(ll_0) =  -647.7986144493904
    
18.                e(rank) =  5
    
19. 
    
20. dis invttail(e(df_r),0.025)
    
21. 1.9977297

复制代码

当然，如果我们有了t值，想得到p值，也可以手动计算p值，

1. dis "p=" 2*ttail(e(df_r),abs(_b[mpg]/_se[mpg]))
   
2. p=.48461922

复制代码