(1)参数显著性检验t检验对应的Prob,若小于0.05则参数的显著性检验通过,再看R方,越接近1,拟合优度越高;F的P值,小于0.05的话模型才显著,DW用来检验残差序列的相关性的,在2的附近,说明残差序列不相关。
(2)标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越稳定,解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的,若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值(prob)都小于5%水平,说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度,越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加,对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关,如果严重偏离2,则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,越大越显著。
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