stata回归结果中_cons,stata回归的结果怎么看

stata回归结果中_cons,stata回归的结果怎么看

R-squared跟adj-R是模型拟合系数，Root-mse是标准误差。ss 从上到下分别代表回归平方和（ESS)、残差本文链接：http://imyhq/ai/50593.html

在回归结果的右上方，显示了模型的拟合优度(R2),表格中则列示了变量的估计结果。Coef.表示变量系数的估计值，如变量lev的系数为0.070,taxpre的系数为-5.229。cons表示常数项，尽管命对于STATA回归结果以前一直不清不楚，每次都需要baidu一波，因此今天将结果相关分析记录下：如上图上面左侧的表是用来计算下面数据的，分析过程中基本不会用到右

其中，reg是regression的缩写，表示进行OLS回归。reg后面紧跟被解释变量happy，被解释变量后面再跟解释变量，至于解释变量的先后顺序，根据心情随便放。这里稍微要注意一下的是，回Stata 回归结果详解16397 阅读0 评论95 点赞原文链接：https://blog.csdn.net/raphero/article/details/129978291 点赞(95)打赏本文分类：人工智能本文标签：

下方表格中左列指的是变量名，greniva为被解释变量-绿色发明专利申请量，rdsub为核心解释变量-政府研发补助，size-企业规模与lev-资产负债率为控制变量，cons为常数项Coef指的是模型预对，是截距。但是大多数时候我们不太重视回归里的截距（不重视对截距估计值的解释）是因为它不仅仅是

在结果界面中，cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9905和0.9893,说明回归方程拟合效果很好回归拟合图。点击Statistics|li在结果界面中，cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9905和0.9893,说明回归方程拟合效果很好回归拟合