估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的，如果较小说明系数的稳定性较好；
估计值的T值是检验系数是否为零，可查表得到相应的临界值，如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%。5%。10%）上是可靠的；
估计值显著性概率值表示在t分布下，t统计量的概率值。在5%显著水平下，如果该概率值低于0。05则说明系数值在统计上是显著的。
R方表示回归的拟合成都。取值范围在0-1之间，越接近1则拟合程度越好；
调整的R方：随着解释变量的增加，R方只会增加不会减少。为了对增加的解释变量进行惩罚，要对R方调整
D-W：衡量回归误差是不是序列相关，该统计量如果严重偏离2，则说明存在序列相关
F统计量用于衡量回归方程整体显著性的假设检验追问
估计值的T值是检验系数是否为零，可查表得到相应的临界值，如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%。5%。10%）上是可靠的；
估计值显著性概率值表示在t分布下，t统计量的概率值。在5%显著水平下，如果该概率值低于0。05则说明系数值在统计上是显著的。
R方表示回归的拟合成都。取值范围在0-1之间，越接近1则拟合程度越好；
调整的R方：随着解释变量的增加，R方只会增加不会减少。为了对增加的解释变量进行惩罚，要对R方调整
D-W：衡量回归误差是不是序列相关，该统计量如果严重偏离2，则说明存在序列相关
F统计量用于衡量回归方程整体显著性的假设检验追问
很详细，谢谢！但还有几个问题：
我上算的D-W值是0.6，是不是说存在序列相关，如果存在怎么解决？
比如说，据我判断Y的变动提前10期于X，也就是说X是滞后的，那么（-10）是应该写在X后还是Y之后
在检验时，除了要考虑序列相关还有什么，比如多重共线性和自相关？分别怎么解决
我这个是随时间变化两种数据的变化情况，是不是属于面板数据
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