【应用回归分析小白求助】T检验问题。

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1、对x1一个解释变量做回归，显著。
reg y x1

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      31
-------------+------------------------------           F(  1,    29) =  164.59
       Model |  627421.854     1  627421.854           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  110547.565    29  3811.98502           R-squared     =  0.8502
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.8450
       Total |  737969.419    30  24598.9806           Root MSE      =  61.741

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.          t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |   .0055948   .0004361     12.83   0.000     .0047029    .0064867
       _cons |   35.94047   17.71793     2.03   0.052    -.2967588     72.1777
------------------------------------------------------------------------------

2、加入一个新的解释变量x2，显著。
reg y x1 x2

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      31
-------------+------------------------------           F(  2,    28) =   90.67
       Model |  639267.179     2   319633.59           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  98702.2402    28  3525.08001          R-squared     =  0.8663
-------------+------------------------------                    Adj R-squared =  0.8567
       Total |  737969.419    30  24598.9806           Root MSE      =  59.372

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.              t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |   .0042212   .0008587       4.92   0.000     .0024622    .0059801
          x2 |   .0134095   .0073152       1.83   0.077    -.0015749     .028394
       _cons |   18.55874   19.49892     0.95   0.349    -21.38298    58.50046
------------------------------------------------------------------------------
3、加入第3个解释变量，请问为啥之前两个解释变量就不显著了呢？由什么问题引起的的？
reg y x1 x2 x3

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      31
-------------+------------------------------           F(  3,    27) =  125.91
       Model |  688740.054     3  229580.018           Prob > F      =  0.0000
    Residual |   49229.365    27  1823.30981           R-squared     =  0.9333
-------------+------------------------------                     Adj R-squared =  0.9259
       Total |  737969.419    30  24598.9806            Root MSE      =    42.7

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.             t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |    .001325    .000831        1.59   0.122      -.00038      .00303
          x2 |   .0030942   .0056214       0.55   0.587    -.0084399    .0146283
          x3 |   .0379664   .0072886       5.21   0.000     .0230113    .0529214
       _cons |  -24.28471   16.25754    -1.49   0.147    -57.64241    9.073003
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关键词：应用回归分析 回归分析 t检验 Interval Residual T检验

1. 改变控制变量后，之前显著的变得不显著是很正常的
2. 不显著的原因有很多，一方面是技术问题，比如x3和y共线了，体现为似乎解释力度更强了 另一方面可能x3是核心的解释因素，能够解释更大程度的波动

wdlbcj 发表于 2021-7-22 10:13
1. 改变控制变量后，之前显著的变得不显著是很正常的
2. 不显著的原因有很多，一方面是技术问题，比如x3和 ...

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