coefficient:系数,表明x与y的数据关系,正数表示正相关,负表示负相关,c为常数项或者是截距项。
prob.:显示了在服从t分布条件下,对应其左侧一列t统计量的概率,即判断系数是否显著。一般p<0.05,即认为显著。
R-squared:可决系数,表现了模型的拟合度。越接近1代表模型拟合度越好,但很多金融类的模型r2都很低。
Prob(F-statistic):模型的显著性,小于0.05为显著。
adjusted R-squared:调整的可决系数。当两个以上自变量时通常关注此值作为模型拟合度。
S.E. of regression:回归的标准误差。这是一个对预测误差大小的总体度量,是对残差大小的衡量。
Sum squared resid:残差平方和。
Log likelihood:对数似然估计值。这是在系数估计值的基础上对对数似然函数的估计值(假定误差服从正态分布)。
Mean dependent var:被解释变量的样本均值。
S.D. dependent var: 被解释变量的样本标准差。
Akaike info criterion:赤池信息准则,即AIC,一般来说AIC越小越好。
Schwartz criterion:施瓦茨准测,即sc
Hannan-quinn criter:HQ信息准则(很少用)
Durbin-watson stat:即DW统计量。
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