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the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.46519541E+00  0.18352335E+00  0.25348023E+01
  beta 1         0.44429873E+00  0.48242243E-01  0.92097445E+01
  beta 2         0.50202596E-01  0.56993529E-01  0.88084730E+00
  beta 3         0.33302108E+01  0.74017120E+00  0.44992440E+01
  beta 4        -0.34785239E+01  0.53353610E+00 -0.65197537E+01
  beta 5         0.27610988E+01  0.73187464E+00  0.37726390E+01
  beta 6         0.11515708E+01  0.55275505E+00  0.20833293E+01
  beta 7        -0.29759141E+01  0.83835861E+00 -0.35496911E+01
  beta 8         0.16049811E+01  0.84907221E+00  0.18902764E+01
  beta 9         0.22438236E+01  0.56171262E+00  0.39946113E+01
  beta10        -0.32522979E+01  0.83837382E+00 -0.38792933E+01
  beta11         0.11885346E+01  0.54380221E+00  0.21856009E+01
  beta12         0.10815750E+00  0.15154695E-01  0.71368976E+01
  beta13         0.15532688E-02  0.29411601E-01  0.52811433E-01
  beta14         0.16913020E-01  0.27787479E-01  0.60865614E+00
  beta15         0.26721297E-01  0.50914173E+00  0.52483023E-01
  beta16        -0.19139268E+00  0.56640830E+00 -0.33790585E+00
  beta17         0.11219977E+00  0.14909163E+00  0.75255583E+00
  beta18        -0.17764965E+00  0.44751349E+00 -0.39697049E+00
  beta19         0.26480493E-01  0.61197058E+00  0.43270859E-01
  beta20         0.18626779E+00  0.23060896E+00  0.80772137E+00
  sigma-squared  0.18766624E+00  0.43409725E-01  0.43231381E+01
  gamma          0.35297278E+00  0.16897789E+00  0.20888696E+01
  mu             0.51474682E+00  0.23207584E+00  0.22180112E+01
  eta            0.10692669E-02  0.26663785E-01  0.40101843E-01

log likelihood function =  -0.10006386E+03

LR test of the one-sided error =   0.23418841E+02
with number of restrictions = 3
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

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关键词：frontier frontie front Tier fro

這是方程中的參數與標準差和t統計量。

magicsun 发表于 2015-5-4 22:42
這是方程中的參數與標準差和t統計量。

请问怎么看结果的好坏呢  sigma平方 gamma mu gamma eta等值要怎么分析？

因為這是極大似然估計，我覺得看LR test

magicsun 发表于 2015-5-5 06:59
因為這是極大似然估計，我覺得看LR test

具体怎么样呢 能不能解释一下

我的理解是LR的值越大越好。

magicsun 发表于 2015-5-5 11:26
我的理解是LR的值越大越好。

负数有关系吗

沒啥關係吧？這個真沒注意

magicsun 发表于 2015-5-5 16:32
沒啥關係吧？這個真沒注意

哦哦 非常感谢！

我觉得gamma值有点偏低，可能是楼主的变量比较多吧，t值显著性还是挺显著的，LR是服从卡方分布的，需要去查表，看是否拒绝gamma=0的假设，如果零假设被拒绝，那么模型的解释力度是很好的。