文档介绍：stata回归结果详解
付畅俭
湘潭大学商学院
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数据来源于贾俊平《统计学》(第7版)，第12章多元线性回归
no
y
x1
x2
x3
x4
1

5

2

16

3

173

17

4

10

5

19

6

1

7

17

8

18

9
1

10

10

14

11

11

12
4

23

13

6
14

14

26

15

34

16
3

15

17

2

18

11

19
1

5
4

20

28

21

32

22

10

23

14

24

16

25

12
10

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第二列SS对应的是误差平方和，或称变差。
，表示因变量的预测值对其平均值的总偏差。
（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，拟合效果越差，y的标准误差即由SSE给出。
，表示因变量对其平均值的总偏差。
+=
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。
第四列MS是均方差，误差平方和除以相应的自由度

，数值越小拟合效果越好

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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。所谓“弃真概率”即模型为假的概率，显然1-P便是模型"为真的概率，P值越小越好。对于本例，P=<，%以上。
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

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回归系数
回归系数标准误差
T值
T值=Coef./Std. Err.
P值
置信区间
置信区间（CI）
-invttail(20,)*=-*=-
+*=

P值用于说明回归系数的显著性，一般来说P值<(*)表示10%显著水平显著，P值<(**)表示5%显著水平显著， P值<(***)表示1%显著水平显著
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当自变量只有两个时，R2j就是这两个变量的相关系数(pwcorr x2 x1)的平方
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