stata回归分析结果解读,stata中reg结果解读

stata线性回归分析结果解读 2023-12-02 21:28 574 墨鱼

stata线性回归分析结果解读

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以固定资产投资、员工平均数、研发支出为自变量，进行线性回归分析（回归命令后的第一个变量，湘潭大学商学院傅长建详细解释，数据来自贾俊平，统计第7版，第12章多元线性回归，1,2,3,410,96）7,36,8551

1统计回归分析结果如下：1.查看Sig.P值。如果该值小于0.05，则表明影响显着。 2.求R平方值。这个自变量可以解释变量的变异值。如果显示0.763，则说明两个结果76.3%的概率显着，即回归系数显着等于0。所以看P值。回归时会得到一个系数，一般不等于0。然而，系数计算

stat报告的结果主要包括以下七个部分，包括第一阶段结果、弱工具变量检验（要求F>10）、不可辨识检验、弱工具变量检验（要求F值大于临界值）；第二阶段回归结果；过度识别检验；内生性检验。接下来1.方差分析的第二列SS对应于误差平方和或方差。 1.第一行是回归平方和或回归方差SSR，表示因变量的预测值与其平均值的总偏差。 2.第二行是残差平方和（也叫残差平方和或残差）SSE，即因变量

第四列MS是均方误差，平方误差之和除以相应的自由度1。第一行是有回归均方误差MSR2。第二行是有残余均方误差MSE。数值越小，拟合效果越好。SSR249.371.MSR62.34dfr4SSE63.282.MSE3.16dfe201.通过综合分析这些回归结果，我们可以得出结论，例如：回归系数显着为正，表明自变量对因变量有正向影响；R平方值较高，表明模型与数据拟合良好；F值显着，表明整体回归

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