Stata reg 命令结果解读：从模型拟合到异常值分析

对于Stata中的reg命令结果，主要需要关注以下几点：

1. 模型拟合度：回归分析的目的是通过建立数学模型来解释自变量与因变量之间的关系，模型的拟合度可以通过'R-squared'、'Adj R-squared'、'F-statistic'等指标来评估。'R-squared'越接近1，说明模型拟合度越好。

2. 变量系数：reg命令会输出每个自变量的系数估计值、标准误、t值和p值。系数估计值表示自变量对因变量的影响程度，标准误反映估计值的精度，t值表示估计值与零的差异程度，p值表示估计值与零的差异的显著性。

3. 多重共线性：多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，会导致回归系数不稳定、标准误偏大等问题。Stata会输出VIF（方差膨胀因子）来评估自变量之间的共线性，VIF越大表示共线性越强。

4. 异常值和离群值：回归分析对异常值和离群值比较敏感，会影响模型的拟合度和系数估计值。Stata会输出Cook’s D值和DFBeta值来评估异常值和离群值的影响程度，值越大表示影响越大。

5. 残差分析：残差是指因变量和模型预测值之间的差异，残差分析可以评估模型的拟合效果和误差分布是否正态。Stata会输出残差的统计量和图形来进行分析。