STATA软件回归分析中 请解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ，哪个是表明相关性的系数的 stata回归结果分析

\u6c42\u9ad8\u624b\u5206\u6790stata\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7ed3\u679c

\u4e0a\u9762\u5de6\u4fa7\u7684\u8868\u662f\u7528\u6765\u8ba1\u7b97\u4e0b\u9762\u6570\u636e\u7684\uff0c\u5206\u6790\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u57fa\u672c\u4e0d\u7528\u63d0\u5230
\u53f3\u4fa7\u4ece\u4e0a\u5f80\u4e0b
1.Number of obs \u662f\u6837\u672c\u5bb9\u91cf
2.F\u662f\u6a21\u578b\u7684F\u68c0\u9a8c\u503c\uff0c\u7528\u6765\u8ba1\u7b97\u4e0b\u9762\u7684P>F
3.P>F\u662f\u6a21\u578bF\u68c0\u9a8c\u843d\u5728\u5c0f\u6982\u7387\u4e8b\u4ef6\u533a\u95f4\u7684\u6982\u7387\uff0c\u4f60\u7684\u6a21\u578b\u7f6e\u4fe1\u6c34\u5e73\u662f0.05\uff0c\u4e5f\u5c31\u662f\u8bf4P>F\u503c\u5982\u679c\u5927\u4e8e0.05\uff0c\u90a3\u4e48\u6a21\u578b\u5c31\u6709\u8db3\u591f\u9ad8\u7684\u6982\u7387\u843d\u5728F\u51fd\u6570\u7684\u5c0f\u6982\u7387\u533a\u95f4\uff0c\u7b80\u5355\u7684\u8bf4\uff0c\u5982\u679c\u8fd9\u4e2a\u503c\u5927\u4e8e0.05\u4f60\u8fd9\u4e2a\u6a21\u578b\u8bbe\u5b9a\u6709\u5c31\u95ee\u9898\uff0c\u8981\u91cd\u65b0\u8bbe\u5b9a\u6a21\u578b
4.R-squard\u4e5f\u5c31\u662f\u6a21\u578b\u7684R²\u503c\uff0c\u62df\u5408\u4f18\u5ea6\uff0c\u8fd9\u4e2a\u6570\u8d8a\u5927\u4f60\u7684\u6a21\u578b\u548c\u5b9e\u9645\u503c\u7684\u62df\u5408\u5ea6\u5c31\u8d8a\u9ad8\uff0c\u6a21\u578b\u8d8a\u597d
5.Adj .R-squard \u8fd9\u4e2a\u662f\u8c03\u6574\u8fc7\u7684R²\uff0c\u8ddf\u4e0a\u9762R²\u5dee\u4e0d\u591a\uff0c\u5173\u6ce8\u4e00\u4e2a\u5c31\u884c\u4e86
6.Root mse \u662f\u6b8b\u5dee\u6807\u51c6\u5dee\uff0c\u503c\u8d8a\u5927\u6b8b\u5dee\u6ce2\u52a8\u8d8a\u5927\uff0c\u6a21\u578b\u8d8a\u4e0d\u7a33\u5b9a\uff08\u8fd9\u4e2a\u503c\u6211\u5206\u6790\u7684\u65f6\u5019\u4e00\u822c\u4e0d\u592a\u5173\u6ce8\uff09
\u4e0b\u4fa7\u8868\u683c
coef.\u662f\u4f30\u8ba1\u5f97\u5230\u7684\u7cfb\u6570\u503c
std.err\u662f\u6807\u51c6\u5dee\uff0c\u8fd9\u4e2a\u6570\u6709\u91cd\u8981\u610f\u4e49\uff0c\u4e00\u822c\u8bba\u6587\u91cc\u90fd\u8981\u6c42\u628a\u6807\u51c6\u5dee\u8868\u793a\u51fa\u6765\uff0c\u8fd9\u4e2a\u6570\u8d8a\u5927\u6a21\u578b\u8d8a\u4e0d\u7cbe\u786e\uff0c\u8d8a\u5c0f\u8d8a\u597d
t\u662ft\u68c0\u9a8c\u503c\uff0ct\u68c0\u9a8c\u662f\u7528\u6765\u68c0\u9a8c\u67d0\u4e2a\u7cfb\u6570\u662f\u5426\u663e\u8457\u533a\u522b\u4e8e0\u7684\uff0c\u5728\u5206\u6790\u4e2d\u8fd9\u4e2a\u503c\u4e00\u822c\u6ca1\u4ec0\u4e48\u610f\u4e49\uff0c\u4e3b\u8981\u7528\u6765\u8ba1\u7b97P>t
P>t,\u8fd9\u4e2a\u503c\u662f\u89c2\u5bdf\u67d0\u4e2a\u89e3\u91ca\u53d8\u91cf\u662f\u5426\u6709\u6548\u7684\u4e3b\u8981\u53c2\u6570\uff0c\u8fd8\u662f\u5bf9\u4e8e\u4f60\u8bbe\u7f6e\u76840.05\u7684\u7f6e\u4fe1\u6c34\u5e73\uff0c\u5982\u679c\u8fd9\u4e2a\u503c\u5927\u4e8e0.05\u8bf4\u660e\u5bf9\u5e94\u7684\u89e3\u91ca\u53d8\u91cf\u4e0d\u80fd\u901a\u8fc7t\u68c0\u9a8c\uff0c\u5728\u6a21\u578b\u4e2d\u662f\u4e0d\u5408\u683c\u7684\uff0c\u5c31\u9700\u8981\u4f5c\u8c03\u6574
\u540e\u9762\u4e24\u4e2a\u5c31\u662f\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\u4e86\uff0c95%\u7684\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\uff0c\u4e00\u822c\u5728\u8bba\u6587\u4e2d\u610f\u4e49\u4e5f\u4e0d\u5927
\u7136\u540e\u5206\u6790\u5c31\u9009\u53d6\u4f60\u6709\u7528\u7684\u53c2\u6570\u505a\u4e86\uff0c\u6211\u5b66\u7ecf\u6d4e\u7684\uff0c\u4e00\u822c\u6700\u6709\u7528\u7684\u53c2\u6570\u5c31\u662fP>F,coef\uff0cP>t\uff0cse\u7b49\u7b49\uff0c\u8fd8\u6709BIC,VIF\u8fd9\u4e9b\uff0c\u5728\u7b80\u5355\u56de\u5f52\u91cc\u8fd9\u4e9b\u662f\u4e0d\u4f1a\u8ba1\u7b97\u7684\uff0c\u9700\u8981\u5176\u4ed6\u547d\u4ee4

\u201c\u56de\u5f52\u5206\u6790\u201d\u7684\u5b9a\u4e49

SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。

df（degree of freedom）为自由度。

MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。

coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。

F是F test F 检验，联合显著检验值，是表明相关性的系数。

扩展资料：

Stata具有如下统计分析能力：

1、相关与回归分析：

简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

2、数值变量资料的一般分析：

参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。
df（degree of freedom）为自由度。
MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coef.表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。

ss 平方和
ms 均方根

df为各自自由度
ms=ss/df
F是联合显著检验值

t 和p都是表明变量显著与否

coef是变量系数

相关性不用这个，用pwcorr

SSR和SSE写反了，大家注意一下。

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