stata回归结果怎么看？

1. stata回归结果怎么看？

需要准备的工具：电脑，stataSE 15。
1、首先生成一个自变量和一个因变量。

2、点击Statistics|linear model and related|linear菜单。

3、在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。

4、在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。

5、在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定即可。

2. stata怎么做回归分析？

用reg命令就可以了，例：reg X Y Z J U
回车就可得到结果。其中x是因变量，自变量列于因变量后面，可以进行各种检验。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

统计功能
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。具体说， Stata具有如下统计分析能力：
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
以上内容参考：百度百科-stata

3. 求高手分析stata回归分析结果

上面左侧的表是用来计算下面数据的，分析过程中基本不用提到
右侧从上往下
1.Number of obs 是样本容量
2.F是模型的F检验值，用来计算下面的P>F
3.P>F是模型F检验落在小概率事件区间的概率，你的模型置信水平是0.05，也就是说P>F值如果大于0.05，那么模型就有足够高的概率落在F函数的小概率区间，简单的说，如果这个值大于0.05你这个模型设定有就问题，要重新设定模型
4.R-squard也就是模型的R²值，拟合优度，这个数越大你的模型和实际值的拟合度就越高，模型越好
5.Adj .R-squard 这个是调整过的R²，跟上面R²差不多，关注一个就行了
6.Root mse 是残差标准差，值越大残差波动越大，模型越不稳定（这个值我分析的时候一般不太关注）
下侧表格
coef.是估计得到的系数值
std.err是标准差，这个数有重要意义，一般论文里都要求把标准差表示出来，这个数越大模型越不精确，越小越好
t是t检验值，t检验是用来检验某个系数是否显著区别于0的，在分析中这个值一般没什么意义，主要用来计算P>t
P>t,这个值是观察某个解释变量是否有效的主要参数，还是对于你设置的0.05的置信水平，如果这个值大于0.05说明对应的解释变量不能通过t检验，在模型中是不合格的，就需要作调整
后面两个就是置信区间了，95%的置信区间，一般在论文中意义也不大
然后分析就选取你有用的参数做了，我学经济的，一般最有用的参数就是P>F,coef，P>t，se等等，还有BIC,VIF这些，在简单回归里这些是不会计算的，需要其他命令

4. 如何对stata回归结果说明？

变量系数显著性的t检验原假设为：“系数值为0”；备择假设为“系数值不为0”；

整个回归方程显著性的F检验原假设为：“回归模型中各变量系数均为0”；备择假设为“回归模型中各变量系数均不为0”。

图中“P>t”的值均为0表示在99%的显著性水平下，拒绝了系数为0的原假设，说明系数较为显著；
图中的回归中被解释变量为“cxx”，解释变量为“gnp”“Number of obs”表明本次回归的样本容量为20，“Prob>F=0.0000”表明整个回归方程较为显著，“R-squared=0.9719”表明被解释变量与拟合值之间的拟合程度较高；变量“gnp”的回顾系数值为0.7726556，回归标准误为0.030991，因此t统计量的值为0.7726556/0.030991=24.93，p值为0说明变量“gnp”在99%显著水平下十分显著；“_cons”表示常数项，值为-7228.238，标准误为1519.469，相关p值说明常数项十分显著，

5. stata基准回归结果怎么看

亲，您好，很高兴为您解答，stata基准回归结果怎么看答案如下；1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。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。它拥有很多功能，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。希望能够帮助到您，祝您生活愉快。【摘要】
stata基准回归结果怎么看【提问】
【提问】
亲，您好，很高兴为您解答，stata基准回归结果怎么看答案如下；1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。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。它拥有很多功能，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。希望能够帮助到您，祝您生活愉快。【回答】
【提问】
1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。【回答】
我需要的是我图片那张的分析而不是我百度就能百度出来的回答【提问】
亲，这边发的图片看不了哦。【回答】
【提问】
1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。【回答】
亲看我发的。【回答】

6. stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析

需要准备的工具：电脑，stataSE 15。
1、首先生成一个自变量和一个因变量。

2、点击Statistics|linear model and related|linear菜单。

3、在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。

4、在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。

5、在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定即可。

7. stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析

需要准备的工具：电脑，stataSE 15。
1、首先生成一个自变量和一个因变量。

2、点击Statistics|linear model and related|linear菜单。

3、在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。

4、在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。

5、在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定即可。

8. stata多元回归分析步骤是什么？

多元回归分析：一种统计分析方法