多元线性回归分析表二展示的是回归分析的估计结果：能够看出，变量1对应的估计系数为5.09*10^(-7),经过T检验对应的统计值为3.2548,相应的P值为0.0020,小于0.05,可见在5%的显著性水平📍回归系数⭐⭐⭐⭐⭐ 📍P值(显著性水平，以*的个数表示) ⭐⭐⭐⭐⭐ 📍标准误⭐(完全不需要分析) 🎒储备好Stata回归结果的基本知识🙋明日更新"内行人
就是x,那么可以直接看R square越接近1就说明这个变量可以更好的解释Y;但如果你有多个变数，比如j和k,得到R square是0.3,当增加一个变数的时候，比如j、k和l,那么R-squre会增加，但是1.线性回归分析结果计算：(1)VIF(方差膨胀因子) 对于VIF说明：其值介于1~之间。其值越大，自变量之间存在共线性的可能越大；(2)R方它是判断线性回归直线拟合优度的重要指标，表明决
首先对数据的进本关系进行查看以及探索数据是否满足线性回归分析的条件，对数据处理后进行线性回归分析，发从线性回归结果可以看出，初始工资、教育程度、工作经验的标准化回归系数分别是：0.168、0.046、0.881
首先来说明各个符号，B也就是beta,代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使1 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
