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这个结果就可以了。对于t检验只要看P统计量就可以了，一般把临界值设为0.05（也可以设为0.1或者0.01），p0.05就接受备择假设，即通过t检验，如果p0.05就没通过。对于F统计量，一般书上的例子都是0.8以上，但是实际上能够达到0.5就很不错了，所以这个模型的F、t检验全部通过了。

H0 没有序列自相关H1 存在序列自相关要想判断其实很简单直接看Q检验的P值就可以。p值是指拒绝原假设错误的概率。举个例子：第一行 Q-Stat 4861 Prob 0.006也就是说，拒绝原假设错误的概率很小（0.6%）所以，我们要拒绝原假设。存在序列自相关。

最后在表格下方有一个sig值，这个就是检验的核心标准，sig值是常说的P值，表格里是sig=0.8930.05，说明样本均值与检验值没有差异性。

第1行表示误差修正项调积速度系数，绝对值越大，调整的越快。