Stata回归结果怎么看？具体数值如何计算？

Question

如题所述

Answer 1

对于初学者来说，理解Stata回归结果的解读至关重要。本文将通过实例，详细讲解回归表格中各项数值的计算方法，帮助你轻松应对相关考试问题。

以陈强老师《计量经济学及stata应用》中的案例为例，回归表的结构包括因变量lnw和自变量s、exper、tenure、smsa和rns。首先，理解平方和、自由度和均方差的关系：SSR、SSE和SST之间遵循SS÷df=MS的公式，它们的关系在计算中不可忽视。

模型的显著性评估需关注拟合优度R²和修正R²，R²越高表示模型拟合越好，而修正R²考虑了自由度，更能体现模型的准确性。F统计量的计算和P值是判断模型是否显著的重要依据，F值与F分布表进行比较，或直接看P值极小（如0.0000）表明模型显著。

标准误差δ的计算则基于MSE，即δ=√MSE。对于单个系数的显著性，P值和t值是关键。P值小于0.05或0.01时，表明系数在相应显著水平上显著，而t值是系数除以标准误的比值。

最后，回归结果表中的关键数值，如置信区间，需要依据特定的显著水平（如95%）查表，然后根据公式计算。掌握了这些计算方法，你就能在考试中游刃有余地解析Stata回归结果了。