面板数据回归的显著性小于多少
面板数据回归的显著性小于0.5。
面板数据有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以把paneldata译作“面板数据”。
但是，如果从其内在含义上讲，把paneldata译为“时间序列—截面数据”更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据
面板数据回归分析结果看不懂！！
我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。
X变量：教育年限
Y变量：儿女数目
各个系数的含义：
左上列：
Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的差异
Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个
Residual SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565
Total SS 和 df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566
MS都是对应的SS除以df，表示单位的差异
右上列：
Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值
F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。
ProbF是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，回归显著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的差异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。
Adj R-squared是调整的R-squared，它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时，R-squared的必然上升趋势，从而在多元回归中更好的看出模型的解释力，但是本回归是一元的，这个值没有太大意义。
Root MSE是RMS的开方，是单位残差平方和的一种表现形式。
下列：
Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。
Std.err则是估计系数和常数项的标准差。一般我们认为，标准差越小，估计值越集中、精确。
t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。
Pabs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，统计显著。
95%conf interval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。
面板数据回归需要检验多重共线性吗
共线性：
通过了F检验，但是模型的某些自变量的系数的t检验没有通过，而且相关系数比较大，这是多重共线性的典型特点。你需要检验你的那几个没通过t检验的自变量是否存在多重共线性。方法很简单，把他们top ten sls lnsal lnta alr ceo中的其中一个作为因变量 其余的作为自变量，看能不能通过F检验，如果通过了，说明该变量与其余变量存在多重共线性，没通过则不存在。存在多重共线性的变量应该删除一部分。但是如果理论表明该变量对模型确实有影响的话，就不能删除，一切以理论为依据。
异方差：回归过后，在输出的结果那个窗口中选择view-其中有一项是residuals tests,看清楚了，肯定有的。然后选择最后一项Heteroskedasticity Test 再选择 White，输出结果就是异方差检验的怀特检验。
面板回归的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于面板回归分析、面板回归的信息别忘了在本站进行查找喔。