面板数据的回归结果怎么分析？前两行结果表明模型的类别，LZ采用随机效应随机模型，横断面变量：省，样本数310，组数31，即每组10个观测值。3-5条线表示模型的拟合优度，分别为内部、之间、整体、组内、组间和整体。第6-7行表示参数联合检验的waldchi2检验和pvalue，P=0.000表示参数一般显著。第8-10行显示了解释变量的估计权重、截距、标准差、Z统计量、P值和95%置信区间。这与横截面回归的输出结果相同。对解释变量基数权重的解释是，在其他条件不变的情况下，基数每增加一个单位，城市将增加0.0179个单位，p值为0.000，这通常是显著的。最后三行是随机效应模型中个体效应和随机干扰的方差估计，分别是sigma_uu，sigma_ue，需要注意的是，你的模型拟合度不高，R平方只有26%。当然，这取决于具体的研究和其他学者在同一方向的拟合结果。如果每个人都20多岁，那就好了。如何用stata进行面板数据的回归分析？

准备工具：计算机、statase15。1首先，生成自变量和因变量。2单击统计|线性模型和相关|线性菜单。三。在弹出的“回归”中设置相关变量，然后单击“确定”。4在结果界面中，Conc是。5205279，说明回归方程具有统计学意义。5在弹出的avplot/avplots中，选择“allvariables”并单击OK。

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