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1、stata回归结果详解数据来源于贾俊平《统计学》(第7版)，第12章多元线性回归noyx1x2x3x410.967.36.8551.921.1111.319.81690.934.81737.71773.743.280.87.21014.557.8199.716.51963.262.716.22.212.271.6107.410.71720.2812.5185.427.11843.89196.11.71055.9102.672.89.11464.3110.364.22.11142.7124132.211.22376.7130.858.661422.8143.
2、5174.612.726117.11510.2263.515.634146.716379.38.91529.9170.214.80.6242.1180.473.55.91125.319124.75413.4206.8139.47.22864.32111.6368.216.832163.9221.695.73.81044.5231.2109.610.31467.9247.2196.215.81639.7253.2102.2121097.14.系数标准误差计算当自变量只有两个时，R2j就是这两个变量的相关系数(pwcorrx2x1)的平方对多元回归“排除其它变
3、量影响”的解释简单回归和多元回归估计值的比较.03789471=.0289094+.1678986*.0535163tw(functiont=tden(20,x),range(-33)),xline(0.172.086)ttail(df,t)=p计算单边P值双边时P值加倍就行了如：ttail(20,0.17498)*2=0.863invttail(df,p)=t计算单边临界值在双边95%置信度，5%显著水平时的临界值为：t0=invttail(20,0.025)=2.0862.0860.17t0t0.0145294-invttail(20,0.025)*0
4、.0830332=0.0145294-2.086*0.0830332=-0.15867480.0145294+2.086*0.0830332=0.18773355.系数置信区间Stata中查临界值和p值normalden(z)normal(z)invnormal(p)tden(df,t)t(df,t)invt(df,p)ttail(df,t)invttail(df,p)chi2den(df,x)chi2(df,x)invchi2(df,p)chi2tail(df,x)invchi2tail(df,p)Fden(df1,df2,x)F(df1,df2,x)i
5、nvF(df1,df2,p)Ftail(df1,df2,x)invFtail(df1,df2,p)Ftail(2,702,3.96)=0.0195=1-F(2,702,3.96)6.回归结果的评价(1)通过模型F检验说明线性关系是否成立。(2)回归系数符号是否与理论或预期相一致。(3)通过系数t检验说明y与x关系统计显著性。(4)用判定系数说明回归模型在多大程度上解释了因变量y取值的差异。(5)画残差直方图或正态概率图考察误差项的正态性假定是否成立。7.多重共线性判断出现下列情况，暗示存在多重共线性:(1)模型中各对自变量之间显著相关(相关系数检验)。(2
6、)当模型的线性关系F检验显著时，几乎所有回归系数的t检验都不显著。(3)回归系数的正负号与预期的相反。(4)容忍度(tolerance)与方差扩大因子(varianceinflationfactor,VIF)。某个自变量的容忍度等于1减去该自变量对其他k-1个自变量的线性回归的判定系数，容忍度越小，多重共线性越严重。方差扩大因子等于容忍度的倒数，VIF越大，多重共线性越严重，一般认为容忍度小于0.1、VIF大于10时，存在严重的多重共线性。X3的VIF=3.83=1/(1-0.7392)=1/(0.2608)=1/容忍度不存在完全共线性假设，允许自变量之间
7、存在相关关系，只是不能完全相关1、一个变量是另一个变量的常数倍，如同时放入不同度量单位的同一变量2、同一变量的不同非线性函数可以成为回归元，如consume~income+income2但ln(consume)~ln(income)+ln(income2)共线性，应为ln(consume)~ln(income)+(lnincome)23、一个自变量是两个或多个自变量和线性函数回归模型中包含无关变量遗漏变量偏误遗漏相关变量偏误采用遗漏相关变量的模型进行估计而带来的偏误称为遗漏相关变量偏误（omittingrelevantvariablebias）。设正确的模
8、型为Y=0+1X1+2X2+却对Y=0+1X1+v进行
