Question

stata基准回归结果怎么看

Answer 1

问：stata基准回归结果怎么看

答：亲，您好，在Stata中，进行基准回归可以得到以下结果：1. 回归模型的命令和基本信息：展示了使用哪个命令进行回归，样本量、因变量和自变量等基本信息。2. R-squared值：回归模型对自变量的拟合程度可以由R-squared值来衡量，R-squared值越高说明回归模型对数据的解释力就越强。3. t统计量和p值：从回归模型的指标来看，可以主要关注一些重要变量的t统计量和p值。t统计量表示拟合值与原始值的差异情况，p值则表示变量是否显著，显著性水平一般定义为0.05或0.01。4. 回归系数：在regs命令执行后，会显示所有自变量的回归系数和截距项的回归系数，回归系数的符号表示自变量对因变量的影响方向：正负号代表着正相关或负相关。5. 拟合优度：通常还会输出一些与拟合优度相关的信息，如F统计量和p值，可以用来衡量整个模型是否显著。需要注意的是，基准回归的结果仅供参考，需要根据具体的需求和研究对象进行综合分析。针对回归结果，可以进一步制作表格和绘制图形进行展示和解释。

问：麻烦解读一下这个表格

答：该表格为多元线性回归的结果表，一般解读如下：1. 回归模型信息：样本量、使用的自变量和回归方法等。2. 回归系数：在表格中回归系数分别对应着每个自变量的影响，符号表示其对因变量的影响方向（正、负）3. t统计量与p值：t值表示回归系数与其标准误相除的值，p值表示回归系数是否显著。4. 常数项：指回归方程无自变量时的常数项。5. 观测值和样本量：根据回归模型的样本量和其他参数，可以求出观测值和样本量。6. R-squared值：R方值是基于调整后的判定系数，用来评估回归方程的拟合程度，数值越大说明回归方程对数据的解释力度越高。根据该表格可以看出，第一列到第三列的回归系数中，只有"Incentives"和"Level"两个自变量的p值小于0.05，可以认为它们的系数是显著的。而第四列中，只有"Incentives"的系数是显著的。此外，三列中的R-squared值都很小，说明该模型的自变量对因变量的解释力度并不强。

问：那个小括号里面的数的大小怎么判断显著性，还有constant 后面的数三个*什么意思

答：小括号里面表示的是t值或者z值，用于判断变量之间的显著性。一般情况下，当绝对值大于1.96时，就可以认为是显著的，也就是说p值小于等于0.05，存在统计学意义上的显著性。但需要根据实际情况来确定显著性的标准。在常见的回归分析中，常常会看到constant后面的数有三个星号，这表示该项的显著性非常高，p值小于等于0.001。这些符号有时也用1个星号等表示其他显著性水平，如0.05对应一个星号，0.01对应两个星号等。

问：那我在论文中去描述这个表格的时候，怎么描述，麻烦帮忙整体描述一下

答：在论文中描述表格需要遵循一定的规范格式，一般可以按照以下步骤进行描述：1. 表格编号和标题：在表格上方，以“表X：表格标题”的方式对表格进行编号和标题，其中“X”是表格的序号，从1开始递增。2. 表格内容：根据表格中的数据填写表格内容，并根据表格中的行和列来进一步描述所包含的内容。需要特别注意一些重要数据的高亮和标识，提高读者对于表格内容的注意。3. 表格描述：针对表格进行描述，介绍表格所反映的数据内容、特征和趋势，以及表格形成的原因及其意义等。需要注意文中描述的内容需要简洁明了，重点突出。4. 表格的来源：在描述表格时，需注明数据来源，以确保数据的可信度和准确性。例如，引用某个学术期刊、报纸或调查组织所发布的数据。综上所述，当你描述论文中的表格时，首先要整体阅读表格内容，然后根据表格内容进行描述和分析，尤其是注重描述表格的数据特点和趋势，并注明数据来源。需要注意，表格中的数据需要和论文中的文本紧密配合，以关联表格和文本，为论文内容提供有力的支撑。

问：帮我描述下这个表格，整体描述一下

答：表4是一份回归结果表格，展示了四个模型的回归结果。每个模型都包括不同的自变量和常数项。第一个模型中使用了Incentives和Lev两个自变量，第二个模型中加入了Boarde自变量，第三个模型中加入了Growthe自变量，第四个模型中则加入了所有的自变量。每个模型中自变量的系数、标准误和显著性水平都被展示出来。此外，表格还展示了样本量、股票数量和R平方值。整体来说，表格描述了四个不同模型下的回归结果，帮助我们了解不同自变量与因变量的关系。

答：这张表格是一份稳健性检验的结果，包含了数个变量，其中包括 Incentives2、Level、Board、Growth 和 Constant 等。每个变量被用来预测决策因素，旁边的数字是相应的稳健标准误、t值和p值。这张表格中有两个不同的列，分别显示出了不同的检验结果。在第(1)列中，用一个星号表示相关指标的p值小于0.05。在第(2)列中，用两个星号表示相关指标的p值小于0.01。表格下面显示了样本数量、股票数量和R-squared等模型的统计参数。表格的分页符位于表格的最下方，表示这个表格后面可能还有其他的数据或信息。