摘要：期末助攻之计量经济学Stata入门——看懂Stata多元回归(reg)结果今天给大家分享的是关于stata多元回归的结果的内容，主要目标是希望大家可以看懂stata多元回归之后的回归结果，也就是对回归的参数做一个介绍。最后也会跟大家分享一些关于结果汇报方面的一些内容。那大家比较常用的命令就是reg，一般我们敲完命令之后，都会得...

期末助攻之计量经济学Stata入门——看懂Stata多元回归(reg)结果

今天给大家分享的是关于stata多元回归的结果的内容，主要目标是希望大家可以看懂stata多元回归之后的回归结果，也就是对回归的参数做一个介绍。最后也会跟大家分享一些关于结果汇报方面的一些内容。

那大家比较常用的命令就是reg，一般我们敲完命令之后，都会得到下面这张表格。

我们先把这个表格的参数分为两部分来做一个理解：

这是上半部分参数：

这个ss 是sum of squares的简写，也就是平方和，df是Degree of freedom，就是它的自由度，我们用SS除以DF就会得到我们均方误差，接着我们再看右边这一列number of observation，那就是我们放入回归的样本量，这个地方就是我们方程的F检验，F检验也比较好理解，就是F检验是它假设所有的X的β都是0，去过我们做一个检验，把检验拒绝的话，就表明我们这个方程对我们的Y是有预测力的，就是检验方程整体的一个显著性，R^2 adjusted R^2都是比较好，我理解的一个参数就是模型拟合程度，这两者的区别大家在网上都能查得到，这个root mse 就是我们刚才的MS of Redidual算出来的一个平方根，大家可以到这个地方的计算公式附在下面。

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然后是下半部分参数：

price就是因变量的名称，下面是自变量与控制变量与常数项，coefficient就是我们的β系数，s.e就是我们的标准误，关于标准误的选取cluster robust ？，T值就是T值，P值就是P值，stats是双侧检验的P值，最后一个就是他的字面意义上写的，就是系数在95%上的一个置信区间。

关于结果汇报：

可以去看一篇跟你类似主题的一篇权威论文，作者披露什么参数，你也需要做相应的批参数的披露，就是去模仿别人的做法就可以了，我这里给大家分享一个最最最常见的参数，大家经常会看到A与B在多少的显著性水平下显著，其实这句话是这样一句话的简写——A与B在多少的显著下不为0。那有的同学问，为什么显著不为0，因为我们这个地方做的T检验，或者是算出来的P值都是原假设都是β等于0的原假设，如果我们拒绝掉了原假设，我们的表述就可以表述为它显著不为0，但是论文里面，为了方便，就会简写到在下显著，那系数的显著就是这么个意思，接着来看结果一般都直接看后面P值有没有小于0.1或者小于0.05或者小于0.01，之所以这样的原因就是大家经常看论文里面看到的就是什么在P在10%的水平下显著或P在5%的水平下显著，就是去看看后面这一个P值，当然看T值也是可以的，因为在不同的显著水平下它都会对应一个T值。

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