如何处理prob大于0.05

P值大于0.05说明这个估计系数在5%的水平下不显著。如果没有出现F值，有可能是因为变量数据有问题。那如果P的值大于0.05该怎么办呢？需要提出问题。

针对GRANGER因果检验而言，一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的。在这样的原假设下，如果P小于0.05，则说明具有因果关系。因此，应该关注P值。

参数显著性检验t检验是对应Prob的，如果小于0.05，则参数的显著性检验通过。同时，应该关注R方，越接近1，拟合优度越高。F的P值应该小于0.05，模型才显著。DW用来检验残差序列的。

如果Prob(>Q)的最小值为025734615668093132，最大值为9874705305611844，均值为2782013984159408，则说明新模型没有违反假设条件。应该关注这个数值。

PRT或PRBOT，在H0:u=0时t大于t的概率。SKEWNESS代表偏度。KURTOSIS代表峰度。CLM代表95%。

PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit)表示X_range具有各自相应概率值得x数值区域。

对于根据孕酮PROG的数值来确定怀孕，是不能够单纯地进行判断的。需要抽血检查血液中hCG的数值，才能够确定是否怀孕。

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