stata随机效应模型结果的解释

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Random-effects GLS regression        Number of obs      =        28091
Group variable: idcode        Number of groups   =        4697

R-sq:  within  = 0.1715        Obs per group: min =        1
between = 0.4759        avg =        6.0
overall = 0.3671        max =        15

        Wald chi2(9)       =        9189.95
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)        Prob > chi2        =        0.0000

               
ln_wage       Coef.   Std. Err.        z    P>z     [95% Conf.        Interval]
               
grade    .0661586   .0017637        37.51   0.000     .0627018        .0696155
age    .0363061   .0031193        11.64   0.000     .0301925        .0424198
age2    -.000705     .00005        -14.10   0.000    -.0008029        -.000607
ttl_exp    .0292322   .0024237        12.06   0.000     .0244818        .0339826
exp2    .0002946   .0001163        2.53   0.011     .0000666        .0005225
tenure    .0390982   .0017557        22.27   0.000      .035657        .0425393
tenure2   -.0020014   .0001193        -16.77   0.000    -.0022353        -.0017676
not_smsa   -.1268951   .0071494        -17.75   0.000    -.1409076        -.1128825
south   -.0947153   .0071622        -13.22   0.000     -.108753        -.0806775
_cons    .2135133   .0492919        4.33   0.000     .1169029        .3101237
               
sigma_u   .25896298
sigma_e   .29068923
rho   .44247107   (fraction        of variance due to u_i)
               
请问Wald chi2(9)       =        9189.95
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)        Prob > chi2        =        0.0000这个代表什么意思，有什么实际意义。

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关键词：随机效应模型 Stata tata 随机效应 regression 模型

Wald chi2(9)       =        9189.95
Prob > chi2        =        0.0000
这两个表示回归方程总体显著性非常高

corr(u_i, X)   = 0 (assumed)
这个表示个体特定效应与所有解释变量被假定为不相关，是随机效应模型的基本假设，这个假设成立与否是随机效应估计是否一致的关键。你还需要做一个固定效应模型估计，然后使用Hausman检验对比FE与RE的结果，如果RE是一致的，即系数与FE估计没有“系统性差异”，则RE估计更有效率，否则应该使用FE估计。

lopez93 发表于 2013-12-2 14:54
Wald chi2(9)       =        9189.95
Prob > chi2        =        0.0000
这两个表示回归方程总体显著性 ...

谢谢回复