stata中lm值

在Stata 中进行线性回归（Linear Regression）分析的时候，常常会用到“lm”值。

"lm"值是指线性回归模型中的残差平方和，也就是随机误差的方差。

在Stata 中使用"reg" 命令进行线性回归分析时，模型输出结果中包括"Residuals"，它是指样本数据的真实值与拟合值之间的差距，也即残差。

而"resid" 为一个向量，包含了每一个样本的残差。

如果你想计算"lm" 值，可以使用"predict" 命令，将结果保存成一个新变量，再使用"sum" 命令求和即可得到"lm" 值。

具体的步骤如下：
1. 进行线性回归分析：
```
regress y x1 x2 x3
```
其中，y 是因变量，x1、x2、x3 是自变量。

2. 使用"predict" 命令预测数据：
```
predict resid, resid
```
其中，"resid" 为你要保存的新变量的名称，"resid" 后面的"resid" 参数表示预测残差。

3. 使用"sum" 命令求和：
```
sum resid^2
```
其中，"^2" 表示对残差平方和求和。

这样即可得到"lm" 值，也就是线性回归模型的残差平方和。