你们好，最近小时空发现有诸多的小伙伴们对于stata回归结果各项含义，stata回归结果分析这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。
1、生成数据。本例数据包括一个自变量（解释变量）和一个因变量（响应变量），变量生成代码如下：
2、 set obs 10 //设置数据个数为10
3、 set seed 123 //设置随机种子
4、 gen x=_n //产生解释变量
5、 gen y=x+runiform() //产生响应变量
6、 list //列出结果
7、点击快捷键，弹出窗口，将以上程序拷贝到窗口的编辑器中，点击快捷键运行程序，关闭Do-file Edit窗口回到stata界面，程序运行结果如下图所示。也可将自己的数据在excel中编辑后导入stata，数据导入详见经验：
8、19Stata 菜鸟学习计量经济：[1]数据导入方式
9、依次点击：Statistics→linear model and related→linear regression菜单，弹出回归分析对话框。
10、在“dependent variable“中填入响应变量y，在”independent variable“中填入解释变量x，点击OK按钮。
11、在结果界面中，_cons为0.514312表示回归截距，回归系数为0.9935173，则回归方程为y=0.514312+0.9935173x。Prob>F=0.0000<0.05，说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9891和0.9878，说明回归方程拟合效果很好。
12、回归拟合图。依次点击Statistics→linear model and related→Regression diagnostics→Added-variable plot，弹出回归拟合散点图及拟合直线设置窗口。
13、选中“All variables”，点击OK按钮，弹出的回归拟合散点图及拟合直线。
14、散点图表明，解释变量和响应变量呈明显的线性趋势。回归系数检验的t值为0.037，与第4步结果相同。
以上就是stata回归结果分析这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。