spss做面板数据线性回归分析，spss线性回归分析结果解读

时间序列

截面数据

面板数据

data y dd x

ls y=c(1)*x+c(2)*dd+c(3)

看t的伴随概率p，原假设是系数为0，p>0.05说明不拒绝原假设，变量不显著，说明C2和C3的需要删除

如果C(2)的显著性通过，那么-92.87就代表城镇与农村之间的差异。（要区分以加法/乘法形式加入虚变量的区别）。

删除c2后：

ls y=c(1)*x+c(3)

删除c3后：

ls y=c(1)*x

第二题 检测序列相关

D.W.检验:全称爱笑的夕阳检验,适用于一阶自相关的检验…

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序列相关，是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。

序列相关的阶数，就是之后几阶滞后的意思。

（。。。GDP不能做因变量？）

quick- estimate equation, 输入样本回归函数，确定。得到一个“equation\”窗口，在这个窗口里面进行以下操作：view- residual diagnostics- LM test。

上图分别填1,2，3，进行多次检验，检验是几阶序列相关。

LM检验的原假设是不存在序列相关,P值