ols分析出的数据多少是合理的
本人刚学stata，大家多多指教。这是用stata的做的一个输出结果，谁能分析一下这是什么意思？
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_cons是常数的意思，就是回归方程中1的截距项。
coef.是估计出的各解释变量的系数，就是ya b1*x1 b2*x2 b3*x3中的b19.57e-06,b20.0000724,b30.0006278.用的统计方法就是最普通的最小二乘法（OLS），看样子R方0.3950挺大的，才15个样本有这个R方挺好，但三个解释变量里只有x3一个变量在5%显著性水平上显著，其他两个变量都不显著，有待改进。
spssau是什么？
SPSSAU是一款网页版数据科学算法平台工具提供拖拽点一下的极致体验和智能化分析结果。
SPSSAU作为『在线版SPSS』操作更为简单，三步即能完成分析，对统计小白更加友好。配合网站提供的案例数据，多操作几次就能掌握了。分析结果有智能分析帮助解读，不用担心看不懂。
涉及的数据研究方法包括：
通用方法，有比如T检验，方差分析，相关分析，回归分析等。
进阶方法，有比如因子，聚类分析，事后检验，分层回归，logistic回归等。
问卷方法，包括多重响应，信度分析和效度分析，多选题、中介效应、调节效应、结构方程模型等。
医学实验方法，重复测量方差，Cox回归、Ridit分析、正交实验等
计量经济研究方法，OLS回归，ARIMA模型、ADF检验、面板模型等
综合评价方法，熵值法，AHP层次分析法，模糊综合评价，灰色关联法，耦合协调度等
有一组数据进行平稳性检验和格兰杰因果关系检验？
转载的： 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。
若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。一、讨论一 1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验 A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性 B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式） 4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 二、讨论二 1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。三、讨论三 其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清： 第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。来自: