两个面板数据回归结果用pFtest输出结果怎么看？

在使用 pFtest 函数检验两个面板数据回归模型的显著性后，函数会返回一个概率值。这个概率值表示在原假设成立的情况下，观察到的 F 统计量比这个值更极端的概率。通常情况下，我们会将这个概率值与显著性水平进行比较，以判断模型是否显著。

如果 pFtest 函数返回的概率值小于设定的显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，认为模型显著。反之，如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，说明模型不显著。

例如，假设我们使用 pFtest 函数检验了两个面板数据回归模型的显著性，得到的概率值分别为 0.02 和 0.08。如果我们设定显著性水平为 0.05，则可以发现模型 1 的概率值小于显著性水平，因此可以拒绝原假设，认为模型 1 显著。而模型 2 的概率值大于显著性水平，不能拒绝原假设，说明模型 2 不显著。

总之，pFtest 函数返回的概率值可以用来判断面板数据回归模型的显著性，需要与设定的显著性水平进行比较。如果概率值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，认为模型显著。反之，如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，说明模型不显著。