① stata回归结果怎么看
需要准备的工具：电脑，stataSE 15。
1、首先生成一个自变量和一个因变量。
② 用stata做logit分析结果怎么看
要判断是否有相关性，看P值就可以了，从以上两个表格数据来看，除_cons外，P值均明显大于0.05，表明与这些因素没有相关性，_cons不知道是不是表示合并因素，如果是，就表明性别、分组、学校单个因素与最终结果没有相关性，但是三个因素一起则与结果有相关性。
③ stata 回归分析结果，求大神解读。在线等。
变量都是代表什么东西，还有数据都是什么。
还有你的no. of obs太少了，所以一眼看过去就知道没有一个变量是significant的，数据太少了
④ stata回归分析结果怎么看
stata回归分析结果可以这样看：
1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。
2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。
3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。
回归分析使用条件：
1、线性趋势：因变量与自变量存在线性关系，一般通过散点图卡宴看出呈现一条直线。
2、满足独立性条件：因变量和因变量之间需要相互独立。
3、满足正态性：对自变量的任一个线性组合，因变量均服从正态分布。
4、满足方差齐性：方差不齐可进行加权的最小二乘法。
⑤ stata结果求解释！
Coef. :参数、系数
Std. Err.：系数Coef.的方差的平方根standard error
[95% Conf. Interval] 系数Coef.的95%置信区间
P>|z|: 值小于或等于0.05表示结果显著。
⑥ 求高手分析stata回归分析结果
上面左侧的表是用来计算下面数据的，分析过程中基本不用提到
右侧从上往下
1.Number of obs 是样本容量
2.F是模型的F检验值，用来计算下面的P>F
3.P>F是模型F检验落在小概率事件区间的概率，你的模型置信水平是0.05，也就是说P>F值如果大于0.05，那么模型就有足够高的概率落在F函数的小概率区间，简单的说，如果这个值大于0.05你这个模型设定有就问题，要重新设定模型
4.R-squard也就是模型的R²值，拟合优度，这个数越大你的模型和实际值的拟合度就越高，模型越好
5.Adj .R-squard 这个是调整过的R²，跟上面R²差不多，关注一个就行了
6.Root mse 是残差标准差，值越大残差波动越大，模型越不稳定（这个值我分析的时候一般不太关注）
下侧表格
coef.是估计得到的系数值
std.err是标准差，这个数有重要意义，一般论文里都要求把标准差表示出来，这个数越大模型越不精确，越小越好
t是t检验值，t检验是用来检验某个系数是否显著区别于0的，在分析中这个值一般没什么意义，主要用来计算P>t
P>t,这个值是观察某个解释变量是否有效的主要参数，还是对于你设置的0.05的置信水平，如果这个值大于0.05说明对应的解释变量不能通过t检验，在模型中是不合格的，就需要作调整
后面两个就是置信区间了，95%的置信区间，一般在论文中意义也不大
然后分析就选取你有用的参数做了，我学经济的，一般最有用的参数就是P>F,coef，P>t，se等等，还有BIC,VIF这些，在简单回归里这些是不会计算的，需要其他命令
⑦ stata回归之后的结果怎么解读什么叫结果显著是看p值还是β系数新手一个实在不懂，谢谢指教！
结果显著就是回归系数显著地不等于0.所以是看P值。
回归时，得到一个系数，这个系数一般是 不等 于0的。但是，系数计算出来后，会给出一个误差。你看后面误差范围，如果中间有0，比如，在-1.5到2.0之间，这是给定的在一定概率范围内的系数可能取值范围。一般你不做修改的话，这个概率默认是95%。也就是你回归结果前面的系数有95%的概率落在这之间。如果你的回归结果数值在这个范围内比较接近于0，那么统计上可能推断比如有35.6%的可能性是0，那这个结果就不显著，即P值为0.356就不显著。所以看的是P值，而不是系数。