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Cross-sectional time-series FGLS regression
Coefficients:  generalized least squares
Panels:        heteroskedastic
Correlation:   no autocorrelation
Estimated covariances      =         3          Number of obs      =       186
Estimated autocorrelations =         0          Number of groups   =         3
Estimated coefficients     =         5          Obs per group: min =        54
                                                               avg =        62
                                                               max =        72
                                                Wald chi2(4)       =    791.33
Log likelihood             =  -623.695          Prob > chi2        =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
urbanization |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       lngdp |   19.96404   1.278192    15.62   0.000     17.45883    22.46925
   migration |   1.364924   .3058243     4.46   0.000     .7655195    1.964329
       mreg2 |  -1.425026    .491256    -2.90   0.004     -2.38787   -.4621821
       mreg3 |  -1.171471   .3444921    -3.40   0.001    -1.846663   -.4962785
       _cons |  -148.7322   11.64388   -12.77   0.000    -171.5538   -125.9106
------------------------------------------------------------------------------



用stata做异方差检验，结果如上。不太清楚是否存在异方差，哪位牛人帮忙解读一下，谢谢！！！

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关键词：coefficients Urbanization correlations correlation coefficient 结果 大侠

网页慢，，看错了，，

CAICQ 发表于 2009-12-11 19:32
你想要哪方面的分析？？？
方差，假设检验？

异方差检验，由于刚学stata，也不太懂，在论坛里面找到的检验异方差的操作方法，运行结果如上面所示，但是我看不太明白是否存在异方差。谢谢帮忙！！

以我所知道的，我觉得可以说他不存在异方差，因为引入mreg2和mreg3后，对应的P值都是比较小的，就是0.004和0.001