楼主: lucywitherspoon
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[Stata初级班] 回归结果为什么没有P值和F值 [推广有奖]

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lucywitherspoon 发表于 2011-10-13 16:23:28 |AI写论文

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我做的是一个简单的线性回归,回归结果如下,请问连老师,为什么回归结果显示不了P值和F值呢
Linear regression                Number of obs =    6805
                F( 31,  1431) =       .
                Prob > F      =       .
                R-squared     =  0.1904
                Root MSE      =  .13168

        (Std.        Err. adjusted for 1432 clusters in code)
               
        Robust
ni_b_future       Coef.        Std. Err.        t    P>t     [95% Conf. Interval]
               
rev_a    .4448976        .0313161        14.21   0.000     .3834671    .5063281
cogs_a   -.4458907        .0316127        -14.10   0.000     -.507903   -.3838784
opex_a   -.4729381        .0474248        -9.97   0.000    -.5659677   -.3799086
netother_a   -.1474724        .1422666        -1.04   0.300    -.4265458    .1316009
rev_d    .5588296        .081423        6.86   0.000     .3991082    .7185509
cogs_d   -.3482761        .0860005        -4.05   0.000    -.5169766   -.1795755
opex_d   -.9474267        .3803056        -2.49   0.013    -1.693443   -.2014105
netother_d    .5258416        .0544808        9.65   0.000     .4189707    .6327125
rev_e    .4312789        .0317752        13.57   0.000      .368948    .4936097
cogs_e   -.4371951        .0334183        -13.08   0.000    -.5027492   -.3716409
opex_e   -.3850302        .0616198        -6.25   0.000    -.5059051   -.2641553
netother_e   -.1269691        .1502334        -0.85   0.398    -.4216703    .1677322
rev_f    .4330696        .0452206        9.58   0.000     .3443638    .5217754
cogs_f   -.4835159        .0598611        -8.08   0.000    -.6009409    -.366091
opex_f   -.4567022        .0844008        -5.41   0.000    -.6222648   -.2911397
netother_f   -.0418188        .145589        -0.29   0.774    -.3274096     .243772
k2   -.0058095        .0044664        -1.30   0.194    -.0145709    .0029519
k3   -.0149469        .0043233        -3.46   0.001    -.0234275   -.0064663
k4    .0080278        .0041019        1.96   0.051    -.0000186    .0160742
k5    .0318745        .006388        4.99   0.000     .0193438    .0444053
k6    .1064478        .0108257        9.83   0.000     .0852118    .1276838
k7   (omitted)
t2    .0354664        .0296297        1.20   0.232    -.0226559    .0935887
t3    .0006063        .0138911        0.04   0.965    -.0266427    .0278553
t4    .0145719        .0139571        1.04   0.297    -.0128066    .0419504
t5   -.0223257        .0184284        -1.21   0.226    -.0584753    .0138239
t6    .0135204        .0164685        0.82   0.412    -.0187846    .0458253
t7   -.0185392        .0183959        -1.01   0.314    -.0546251    .0175466
t8    .0051583        .0150071        0.34   0.731    -.0242799    .0345966
t9    .0046394        .0150398        0.31   0.758     -.024863    .0341417
t10     .021065        .0149796        1.41   0.160    -.0083193    .0504493
t11   -.0327919        .0300145        -1.09   0.275    -.0916691    .0260853
t12     .004004        .0157635        0.25   0.800    -.0269181    .0349262
_cons   -.0264271        .0140678        -1.88   0.061    -.0540227    .0011686
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关键词:回归结果 regression regressio clusters Interval adjusted

沙发
arlionn 在职认证  发表于 2011-10-13 17:51:31
用的什么命令?

藤椅
lucywitherspoon 发表于 2011-10-14 21:35:51
用的是
reg y x1 x2 x3,cluster(code)

板凳
arlionn 在职认证  发表于 2011-10-15 10:05:52
cluster 选项不会导致这个问题。
你还是把数据传上来吧。
或者,你可以选择其中的一部分样本做一下,看看是否还会出现这个问题;
另一个测试途径:保留最核心的变量做一次。

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