stata回归结果详解-stata回归解释ppt课件
stata软件基本操作和简单的一元线性回归PPT专业课件
stata软件基本操作和 简单的一元线性回归
一、 Stata软件介绍
Page 2
Stata是世界著名的统计分析软件之一。 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以 及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供 许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复 及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当 精美。 Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外， 还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风 险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果 的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负 二项回归，随机效应模型等。
这两种方式都要自己查表找ta/2(n-2)临界值对比 当然，除了这些基本信息以外，一般还会列出样本区间、 DW值等重要信息。这会在后面的课程中说明。
• 模型检验：R方、t、F检验
第一步 导入数据
• 点击data editor（edit）图标进入数据编辑器
Page 11
• 复制“时间序列”工作表的消费和收入数据（连同第一行 表头，不要第一列），在数据编辑器里粘贴
• 弹出提示，询问第一行是否要当成变量名称（表头），选 左边为是
• 点击variables manager按钮，更改变量名为英文，消费 为Y，收入为X
注意用英文逗号，然后空格！！
若只想对某一个变量进行描述，则输入
summarize 变量名, detail
多个变量直接以空格隔开即可
第二步 画散点图/描述统计
（2）图形描述 在命令栏输入：scatter Y X 即可，注意纵轴变量在前
Page 14
扩展：让图形更美观，可自行查阅help scatter的帮助文件 如：想每个点标上是第几行数据怎么做？ gen n=_n scatter Y X, mlabel(n)
基于stata的回归分析18页PPT
• variable name type format label variable label
• --------------------------------------------------------------------------------------------------
• price
1、数据的统计性质
• 导入数据： • 方法一：cd F:\研究生\研一下\双学位中计2\
课件\statafiles；（设定当前工作区）use hprice2, clear （调用数据） • 方法二：use F:\研究生\研一下\双学位中计 2\课件\statafiles\hprice2.dta, clear
• stratio float %9.0g
average student-teacher ratio
• lprice
float %9.0g
log(price)
• lnox
float %9.0g
log(nox)
• --------------------------------------------------------------------------------------------------
e.g. x ~ N (0, 2) u x2, then
cov(u, x) E(ux) E(u)E(x) E(x3) E(x2)E(x) 0
E(u | x) E(x2 | x) 2
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
stata面板回归结果解读
stata面板回归结果解读
面板数据回归是一种用于探究时间序列和横截面数据之间关系的分析方法。
在Stata中进行面板数据回归后得到的结果需要进行解读。
一般来说，我们会关注以下几个方面：
回归系数：系数的正负和大小表示自变量和因变量之间的关系强弱，以及方向。
需要关注系数的显著性水平，通常以p值来判断。
R平方：R平方值表示模型对因变量变化的解释程度，值越接近1表示模型拟合得越好。
残差检验：需要对残差序列进行稳定性和自相关性的检验，以确保模型的稳健性。
固定效应或随机效应模型的区分：如果使用了固定效应或随机效应模型，需要解释为什么选择这种模型以及模型的合理性。
可能还需要进行异方差性检验、多重共线性检验等其他统计检验。
需要根据具体的回归模型和研究问题来进行结果的解读，同时也需要结合理论知识和实际情况进行分析。
如果你有具体的回归结果需要解读，可以提供更多细节，我可以帮助你进行具体的解读和分析。
Stata软件之回归讲解精品PPT课件
40
30
20
10
0
0
5
10
15
20
years of education
Fitted values
hourly wage
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
7、wage对edu的OLS回归，只使用年龄小于或等于30岁的样
本。命令如下：
reg wage edu if age<=30 得到以下运行结果，保存该运行结果；
16 0 0 0
1.25
lnwage
1225 1.808352 .5307399 .2231435
第1列：变量名； 第2列：观测数； 第3列：均值； 第4列：标准差； 第5列：最小值； 第6列：最大值。
Max
60 19 50 2500 37.5
3.624341
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
edu _cons
.3937442 .0488491 3.584695 .4589088
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
(2) 表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平方和(SSE)、
残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度，分别为k=1，
age in years 1:female; 0:male 1:married; 0:unmarried 1:primary; 2:junior; 3:senior;
4:college years of education years of work experience:
age-edu-6 exp^2 1:bad; 2:good; 3:very good 1:migrant worker; 0:local worker hourly wage
计量经济学Stata软件应用【Stata软件之回归分析】次课PPT课件
obs:
1,225
vars:
11
25 Aug 2009 08:38
size:
58,800 (99.4% of memory free)
storage display variable name type format
value label
variable label
age female married edulevel
y 1xu
即假定截距系数 0 0 时，该模型被称为过原点回归；过 原点回归在实际中有一定的应用，但除非有非常明确的理 论分析表明 0 0 ，否则不宜轻易使用过原点回归模型。
.
4
二、简单回归分析的Stata基本命令
➢ regress y x 以 y 为被解释变量，x 为解释变量进行普通最小二乘 (OLS)回归。regress命令可简写为横线上方的三个字 母reg。
结果显示“工资方程1.dta”数据文件包含1225个样本和11个 变
量；11个变量的定义及说明见第3列。
.
8Hale Waihona Puke 三、简单回归分析的Stata软件操作实例
3、变量的描述性统计分析。对于定量变量，使用summarize 命令：su age edu exp expsq wage lnwage，得到以下运行结 果，保存该运行结果；
2、给出数据的简要描述。使用describe命令，简写为： des 得到以下运行结果；
.
7
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Contains data fromD:\½²¿Î×ÊÁÏ\ÖÜÝíµÄÉÏ¿Î×ÊÁÏ\Êý¾Ý\¡¾ÖØÒª¡¿\¡¾¼ÆÁ¿¾¼ÃѧÈí¼þÓ¦Ó
> ÿμþ¡¿\10649289\stata10\¹¤×Ê·½³Ì1.dta
stata_probit_回归结果详细解读
stata probit 回归结果详细解读1. 引言1.1 概述在经济学和社会科学研究中，统计分析是一种常用的方法，以揭示变量之间的关系。
而probit回归模型作为一种二元响应变量模型，在解释离散因变量问题上具有广泛应用。
本文将对stata probit回归结果进行详细解读，旨在帮助读者理解该模型应用于实际数据时的意义和方法。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行展开：首先在引言部分提供文章的背景和目的；其次，在正文部分介绍Stata probit回归的基本概念、数据收集与预处理、变量选择与解释等内容；然后，通过对probit模型结果的解读来评估系数估计与显著性检验、模型拟合度以及环境影响等方面；接着，在结果讨论与分析部分对各变量对结果的影响程度、结果可信度及稳定性以及模型存在的限制及改进方向进行深入探讨；最后，在总结与展望部分对主要发现进行总结，并提出未来研究方向。
1.3 目的本文旨在通过对stata probit回归结果的详细解读，提供读者对该模型应用和结果解释的全面理解。
通过对系数估计与显著性检验、模型拟合度以及环境影响等方面的评估，读者将能够准确地理解不同变量对结果的影响程度，并能够评估probit模型的可靠性和稳定性。
此外，本文还将探讨probit模型存在的限制，并给出改进方向，为进一步研究提供指导。
最终，本文将通过总结主要发现和展望未来研究方向，使读者在实际应用中更好地理解和运用stata probit回归分析方法。
2. 正文2.1 Stata probit回归简介在本节中，我们将介绍Stata probit回归模型的基本原理和应用。
首先，我们将讨论probit模型是如何作为一种二元分类模型来估计结果变量的概率的。
然后，我们将详细介绍probit回归在Stata软件中的实现方法和步骤。
2.2 数据收集与预处理在进行probit回归分析之前，我们首先需要收集相关数据并进行预处理。
数据收集过程包括确定研究目标、选择适当的样本和收集相关变量等。
stata回归结果详解(经典实用)
stata回归结果详解（经典实用）Stata是一种非常流行的统计软件，用于数据分析和研究。
在进行回归分析时，Stata 可以提供详细的回归结果，其中包括回归系数、标准误、t值、p值等等。
本文将对常见的回归结果进行详细解释。
回归系数回归系数是回归模型中自变量的系数。
它告诉我们，当自变量的值增加1单位时，因变量的值将增加多少。
回归系数可以呈现在Stata的回归结果中，标记为“coef”。
例如：. regress y xSource | SS df MS Number of obs = 50-------------+---------------------------------- F(1, 48) = 54.61Model | 202.405892 1 202.405892 Prob > F = 0.0000Residual | 251.007409 48 5.22973769 R-squared = 0.5328-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.5221Total | 453.413301 49 9.25332959 Root MSE = 2.2897标准误在上述结果中，标准误“Std. Err.”是自变量x的标准误，值为0.1110046。
t值t值是回归系数的显著性度量。
它告诉我们回归系数是否显著不等于零。
如果t值大于1.96或小于-1.96，则我们可以认为回归系数显著不等于零。
t值可以呈现在Stata的回归结果中，标记为“t”。
例如：在上述结果中，t值“t”是自变量x的t值，值为7.38。
由于t值远大于1.96，我们可以推断该回归系数显著不等于零。
p值R方R方是回归模型的拟合度量。
它告诉我们自变量对因变量的变异量的解释程度。
R方越大，则说明模型的解释能力越强。
R方可以呈现在Stata的回归结果中，标记为“R-squared”。
stata回归结果详解stata回归解释
y 0.9 1.1 4.8 3.2 7.8 2.7 1.6 12.5 1 2.6 0.3 4 0.8 3.5 10.2 3 0.2 0.4 1 6.8 11.6 1.6 1.2 7.2 3.2
置信区间（CI） 0.0145294-invttail(20,0.025)*0.0830332=0.0145294-2.086*0.0830332=-0.1586748 0.0145294+2.086*0.0830332=0.18共26页。
var(ˆ3)
MSE SSTx3(1 R32 )
第三列df是自由度（degree of freedom），第一行是回归自由度dfr，等于变量数 目，即dfr=m；第二行为残差自由度dfe，等于样本数目减去变量数目再减1，即 有dfe=n-m-1；第三行为总自由度dft，等于样本数目减1，即有dft=n-1。对于本例， m=4，n=10，因此，dfr=4，dfe=n-m-1=20，dft=n-1=24。
第9页，共26页。
tw (function t=tden(20,x),range(-3 3)), xline(0.17 2.086)
5.系数置信区间
0.17
2.086
t
t0
ttail(df,t) = p 计算单边P值 双边时P值加倍就行了 如： ttail(20,0.17498)*2=0.863
invttail(df,p) = t 计算单边临界值 在双边95%置信度，5%显著水平 时的临界值为： t0=invttail(20,0.025)=2.086
小样本下有偏，在大样本下非一致。
stata中logit回归结果解读
stata中logit回归结果解读Stata中的logit回归是一种广泛使用的统计方法，用于分析二分类数据的影响因素。
logit回归模型可以帮助研究者理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。
通过解释logit回归结果，研究者可以了解特定自变量对概率的影响程度及方向。
在进行logit回归之前，首先要明确研究目的并确定合适的自变量。
logit 回归的因变量必须是二元分类变量（例如“是”或“否”），而自变量可以是连续或者分类变量（例如性别、年龄、收入等）。
在得到logit回归结果之后，我们需要关注下列几个方面来解释结果：估计参数（Estimate）、标准误差（Std. Err.）、Z值（z value）、P值（P> z ）以及置信区间（Conf. Interval）。
首先，估计参数（Estimate）表示自变量的系数估计值。
系数正负值反映了自变量与因变量之间的关系方向，正值表示自变量与因变量正相关，负值表示自变量与因变量负相关。
系数绝对值的大小表明了自变量对因变量的影响力大小，绝对值越大，影响越强。
其次，标准误差（Std. Err.）表示估计参数的稳定性。
标准误差越小，表示估计参数的稳定性越高，可靠程度越大。
通常情况下，我们希望标准误差越小越好。
第三，Z值（z value）是估计参数与标准误差的比值。
Z值的绝对值越大，表示估计参数显著性越高。
在一般情况下，当z值大于1.96时，我们可以认为该估计参数是显著的。
其次，P值（P> z ）是用来判断估计参数是否显著的重要指标。
P值越小，表示估计参数的显著性越高。
一般情况下，若P值小于0.05，我们可以认为该估计参数是显著的。
最后，置信区间（Conf. Interval）表示估计参数的可信程度。
95置信区间是指如果我们对同一总体进行多个样本研究，其中包含的参数估计结果在95的情况下将处于这个区间内。
一般情况下，若置信区间不包含0，我们可以认为该估计参数是显著的。
stata回归结果详解(课堂PPT)
设正确的模型为 却对 进行回归，得
Y=0+1X1+2X2+ Y=0+ 1X1+v
ˆ1
x1i yi x12i
19
将正确模型 Y=0+1X1+2X2+ 的离差形式
yi 1x1i 2 x2i i
代入
ˆ1
x1i yi x12i
得
ˆ1
x1i yi x12i
x1i (1x1i 2 x2i i )
10
tw (function t=tden(20,x),range(-3 3)), xline(0.17 2.086)
5.系数置信区间
0.17
2.086
t
t0
ttail(df,t) = p 计算单边P值 双边时P值加倍就行了 如： ttail(20,0.17498)*2=0.863
invttail(df,p) = t 计算单边临界值 在双边95%置信度，5%显著水平 时的临界值为： t0=invttail(20,0.025)=2.086
stata回归结果详解
付畅俭 湘潭大学商学院
1
no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
y 0.9 1.1 4.8 3.2 7.8 2.7 1.6 12.5 1 2.6 0.3 4 0.8 3.5 10.2 3 0.2 0.4 1 6.8 11.6 1.6 1.2 7.2 3.2
8
9
简单回归和多元回归估计值的比较
.03789471= .0289094 + .1678986 * .0535163 y %0 %1x1 y ˆ0 ˆ1x1 ˆ2 x2 x2 %0 %1x1 则%1 ˆ1 ˆ2 • %1
stata回归分析结果解读
stata回归分析结果解读
stata回归分析是现代经济学中常用的一种数据分析方法，可以从多种变量中获得更清晰的见解。
它可以挖掘、分析出和解释变量间的联系，可以揭示出历史发展及其影响，从而更好地了解实际情况及指出有效的方法。
因此，回归分析能够有效捕捉和统计出变量数据之间的关联，对经济学研究、学术业务和企业经营管理都有重要的意义。
stata回归分析可以通过分析多个变量之间的关系，即回归方程(回归方程用来描述因变量和自变量之间的关系)，来确定两者之间的相关性，从而发现变量之间的内在联系。
它可以让经济学家和学者们更好地理解潜在的经济问题，从而找出更有效的解决方案。
stata回归分析包括几个重要的步骤：第一步是建立回归模型，即识别出影响因变量的自变量，并确定它们之间的关系；第二步是运用统计学原理对模型进行检验，检验模型的准确性；第三步是计算出系数，了解因变量的变化程度；最后一步是解释分析结果，对各变量的影响进行分析，以及如何在实践中改进回归模型。
stata回归分析后，用户可以从几个方面解读分析结果：联系性、假设性检验、系数分析、解释性分析等。
联系性检验有助于判断回归模型是否有效；假设性检验可以检验回归模型有效性；系数分析能够分析出各个变量间的相关性；解释性分析可以分析变量与因变量的实际关系，并评估影响的大小。
总的来说，stata回归分析是一种有效的工具，可以帮助经济学者和企业管理人员深入理解经济状况，从而根据分析结果给出更适当
和有效的解决措施。
它对于研究管理成功有重要的意义，因为它可以帮助我们深入了解市场变化和影响，实现管理的效果。
因此，学习和熟练运用stata回归分析，可以让我们更准确地分析各种数据，从而更好地管理自己的工作。
stata回归结果解读
stata回归结果解读Stata是一种非常流行的数据分析软件，它提供了各种回归分析模型，包括线性回归、logit回归、多元回归等等。
当我们进行回归分析时，我们通常会看到很多输出结果，这些结果包括回归系数、标准误、t值、P值等等，对于初学者来说，这些结果可能会让人感到无从下手。
本文将尝试解释这些结果的意义。
本文以线性回归模型为例讲解如何解释回归结果。
线性回归模型的一般形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + ε其中，Y为因变量，X1、X2、…、Xk为自变量（也称解释变量），β0、β1、β2、…、βk为回归系数，ε为误差项。
下面我们将分别解释回归系数、标准误、t值和P值的含义。
1. 回归系数回归系数指的是自变量对因变量的影响程度。
在线性回归模型中，每一个自变量都有一个回归系数，这个系数的值表示自变量每变动一个单位，因变量平均会变动多少个单位。
例如，如果回归系数β1的值为0.5，那么说明X1每增加1个单位，Y平均会增加0.5个单位。
一般来说，回归系数的值越大，自变量对因变量的影响就越显著。
2. 标准误标准误是回归系数的一个估计误差，它用来描述回归系数的可靠性。
标准误越小，说明回归系数估计得越准确，反之亦然。
如果标准误过大，就需要考虑对数据进行一些调整，比如剔除外部干扰因素或添加一些控制变量。
标准误的公式为：标准误 = 标准差 / 平方根(n)其中，标准差是自变量的方差，n是样本数量。
3. t值t值是回归系数与标准误的比值，它用来检验回归系数是否显著不等于0。
如果t值越大，就越说明回归系数与0的差异越显著。
t值的公式为：t值 = 回归系数 / 标准误在实际分析中，通常默认t值大于2是显著的，但是这个阈值也可以根据不同的研究需求进行调整。
4. P值P值是用来评估t值的显著性的。
如果P值小于0.05，就意味着回归系数与0的差异是显著的，并且我们可以拒绝假设：回归系数等于0。
stata回归结果解析
stata回归结果解析标题：Stata回归分析：探究收入与教育水平的关系引言：收入水平是衡量一个人经济状况的重要指标，而教育水平则被广泛认为是影响个人收入的关键因素之一。
本文使用Stata软件对某个国家的调查数据进行回归分析，旨在探究收入与教育水平之间的关系。
数据收集与处理：本研究使用了某国的人口调查数据，包括个人的收入、教育水平以及其他相关因素。
首先，我们对数据进行了清洗和预处理，包括剔除缺失值、异常值和重复数据。
然后，我们进行了变量的选择，选择了个人教育水平作为解释变量，个人收入作为因变量。
同时，还考虑了其他可能的影响因素，如年龄、性别和职业等。
回归模型与结果：在进行回归分析之前，我们先进行了变量的描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
接着，我们使用了多元线性回归模型来探究收入与教育水平之间的关系。
回归结果表明，教育水平对个人收入有显著的正向影响，即教育水平越高，个人收入越高。
这一结果与我们的初步假设相符。
进一步分析与解释：为了进一步解释教育水平对收入的影响，我们对回归结果进行了进一步的分析。
首先，我们对模型的拟合程度进行了评估，发现回归模型的拟合优度较好。
然后，我们进行了教育水平不同组别之间的比较分析，发现高教育水平组的个人收入明显高于低教育水平组。
影响因素控制与敏感性分析：为了排除其他可能的影响因素对回归结果的干扰，我们进一步引入了年龄、性别和职业等控制变量。
通过引入这些控制变量，我们发现教育水平对收入的影响依然显著存在。
此外，我们还进行了敏感性分析，通过改变模型的设定和样本的选取，验证了回归结果的稳健性。
结论与启示：本研究通过Stata回归分析揭示了教育水平对个人收入的重要影响，结果表明教育水平越高，个人收入越高。
这一发现对于政府制定教育政策、个人职业规划和教育投资都具有重要的启示意义。
此外，本研究还提供了回归分析方法在经济学研究中的应用示例，为后续研究提供了借鉴和参考。
不足与展望：尽管本研究通过回归分析揭示了教育水平对收入的影响，但仍存在一些不足之处。
stata多元logistic回归结果解读
stata多元logistic回归结果解读摘要：一、多元logistic 回归简介1.logistic 回归的定义2.logistic 回归与线性回归的区别3.多元logistic 回归的应用场景二、stata 软件进行多元logistic 回归分析1.安装并打开stata 软件2.输入数据并定义变量3.进行多元logistic 回归分析三、解读多元logistic 回归结果1.结果概述2.系数解释3.OR 值和P 值解读4.模型检验和其他统计指标四、结论与建议1.根据结果进行因素分析2.对未来研究的展望正文：一、多元logistic 回归简介Logistic 回归是一种广义的线性回归分析模型，主要用于处理二分类变量（如患病与未患病）的问题。
与线性回归相比，logistic 回归的输出结果是概率，更符合实际情况。
多元logistic 回归是在logistic 回归的基础上，增加自变量个数，以考虑多个因素对二分类变量的影响。
多元logistic 回归广泛应用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
例如，在探讨引发疾病的危险因素时，可以根据危险因素预测疾病发生的概率。
以胃癌病情分析为例，可以选择两组人群（胃癌组和非胃癌组），根据他们的体征和生活方式等自变量，通过多元logistic 回归分析，得到危险因素的权重，从而了解哪些因素是胃癌的危险因素。
同时，可以根据该权值预测一个人患癌症的可能性。
二、stata 软件进行多元logistic 回归分析要使用stata 软件进行多元logistic 回归分析，首先需要安装并打开stata 软件。
然后，输入数据并定义变量。
将因变量设为二分类变量（如患病与未患病），自变量可以包括连续变量和分类变量。
接下来，在stata 命令窗口中输入“logistic”命令，进行多元logistic 回归分析。
三、解读多元logistic 回归结果在多元logistic 回归分析完成后，stata 会生成一系列结果。
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x4 51.9 90.9 73.7 14.5 63.2 2.2 20.2 43.8 55.9 64.3 42.7 76.7 22.8 117.1 146.7 29.9 42.1 25.3 13.4 64.3 163.9 44.5 67.9 39.7 97.1
数据来源于贾俊平《统计学》(第7版. )，第12章多元线性回归
第四列MS是均方差，误差平方和除以相应的自由度 1.第一行为回归均方差MSR 2.第二行为剩余均方差MSE，数值越小拟合效果越好
1.MSR SSR 249.37 62.34 dfr 4
2.MSE SSE 63.28 3.16 dfe 20
.
2.模型显著性 F值，用于线性关系的判定。
结合P值对线性关系的显著性 进行判断，即弃真概率。所
即 ， 方 差 为 M SE 除 以 xj中 不 能 被 其 它 自 变 量 解 释 的 部 分 ,V IFj变 量 xj的 方 差 扩 大 因 子
T值=Coef./Std. Err.
P值用于说明回归系数的显著性，一般来说P值<0.1(*)表示10%显著水平显著，P值 <0.05(**)表示5%显著水平显著， P值<0.01(***)表示1%显著水平显著 置信区间（CI） 0.0145294-invttail(20,0.025)*0.0830332=0.0145294-2.086*0.0830332=-0.1586748 0.0145294+2.086*0.0830332=0.1877335
R- Squared为判定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)， 它是相关系数的平方，也是SSR/SST，y的总偏差中自变量解释的部分。 Adjusted对应的是校正的判定系数
Root MSE为标准误差（standard error），数值越小，拟合的效果越好
n
2.SSE (yi yˆi)2 i1
63.28
越差，y的标准误差即由SSE给出。 3.第三行为总平方和或总变差SST，表示因变量对其平均值 的总偏差。
n
3.SST (yi y)2312.65 i1
4.容易验证249.37+63.28=312.65
4 .S S R S S E S S T
第三列df是自由度（degree of freedom），第一行是回归自由度dfr，等于变量数 目，即dfr=m；第二行为残差自由度dfe，等于样本数目减去变量数目再减1，即 有dfe=n-m-1；第三行为总自由度dft，等于样本数目减1，即有dft=n-1。对于本例， m=4，n=10，因此，dfr=4，dfe=n-m-1=20，dft=n-1=24。
R o o tM S E M S E .3 .1 6 4 0 1 .7 7 8 8
回归系数
回归系数 标准误差
T值
P值
回 归 系 数 j的 标 准 误 差
置信区间
var(ˆj)SSTx M j(S 1E R2 j)S M SS T E xj *V IFj,R2 j为 xj对 其 它 自 变 量 进 行 回 归 的 判 决 系 数
.
1.方差分析
第二列SS对应的是误差平方和，或称变差。
n
n
1.第一行为回归平方和或回归变差SSR，表示因变量的预 1 .S S R (y ˆiy)2 (y ˆiy ˆ)22 4 9 .3 7
i 1
i 1
测值对其平均值的总偏差。
2.第二行为剩余平方和（也称残差平方和或剩余变差）SSE， 是因变量对其预测值的总偏差，这个数值越大，拟合效果
x1 67.3 111.3 173 80.8 199.7 16.2 107.4 185.4 96.1 72.8 64.2 132.2 58.6 174.6 263.5 79.3 14.8 73.5 24.7 139.4 368.2 95.7 109.6 196.2 102.2
x2 6.8
19.8 7.7 7.2
stata回归结果详解
付畅俭 湘潭大学商学院
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no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
y 0.9 1.1 4.8 3.2 7.8 2.7 1.6 12.5 1 2.6 0.3 4 0.8 3.5 10.2 3 0.2 0.4 1 6.8 11.6 1.6 1.2 7.2 3.2
16.5 2.2
10.7 27.1
1.7 9.1 2.1 11.2
6 12.7 15.6
8.9 0.6 5.9
5 7.2 16.8 3.8 10.3 15. 1 17 18 10 14 11 23 14 26 34 15 2 11 4 28 32 10 14 16 10
因此，在以下两种情况下会相等
F(4,20)M SR62.342819.70 M SE 3.1640
谓“弃真概率”即模型为假
的概率，显然1-P便是模型" R2SSR249.370.7976
为真的概率，P值越小越好。
SST 63.28
对 于 本 例 ， P=0.0000<0.0001 ， 故置信度达到99.99%以上。
Ra21SSSSE T//ddffet1(n n1)(m 11R2)124(1200.7976)0.7571
量的相关系数(pwcorr x2 x1)的平方
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对多元回归“排除其它变量影响”的解释
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简单回归和多元回归估计值的比较
.03789471= .0289094 + .1678986 * .0535163 y 0 1 x1 y ˆ 0 ˆ1 x1 ˆ 2 x 2 x 2 0 1 x1 则 1 ˆ1 ˆ 2 • 1
3.回归系数检验 .
v a r(ˆ3 )S S T x M 3 ( S 1 E R 3 2 )1 7 5 9 .8 3 4 .( 1 1 6 4 0 0 .7 3 9 2 )3 4 .5 1 8 6 .4 9 0 1 0 .0 8 3 0 3
4.系数标准误差计算 当自变量只有两个时，R2j就是这两个变