第一次使用时请先更新estout套件 #ssc install estout,replace 开启范例档案 #sysuse auto,clear 输出回归结果: 每次执行之前都先清除之前的estimation #est clear 跑三个回归 然後存下来并命名m1 m2 m3 #reg price rep78 trunk #est store m1 #reg price rep78 trunk displacement #est store m2 #reg price rep78 trunk displacement gear_ratio #est store m3 输出结果 #esttab * using reg_result.rtf,label r2 ar2 scalars(F) nogaps p(%4.3f) replace 为了输出结果可以直接使用，不在需要改变数名称 可以先将变数的标签(Label)进行设定 设定方法为举例如下 将ln_mv的Label设为Ln(MV) label variable ln_mv "Ln(MV)" 上面指令逗号後的label即代表输出时用标签命名而不是变数名称 若要改变预设的星号level， 可以在上行後面加上starlevels(+ 0.2 ++ 0.1 * 0.05 ** 0.01 *** 0.001) p<0.2会是一个+号 p<0.1则是两个+号 以次类推 符号可以自订 另外请利用word的取代功能，将标号更改颜色与格式(ex:红色 上标) 如果不会的请洽立婷或青云 输出叙述统计: 一样先清estimation #est clear 输出sum,price.....,gear_ratio的变数之叙述统计 #eststo: estpost sum price rep78 trunk displacement gear_ratio,detail #esttab * using descriptive_statistic.rtf,label cells("mean(fmt(3)) sd(fmt(3)) p25(fmt(3)) p50(fmt(3)) p75(fmt(3))") replace 最後三行为同一行请接在一起 代表输出平均、标准差、25 50 75百分位数 并取三位小数 如果需要其他叙述统计量 可以参考第一个指令跑完的结果加进去即可 输出相关系数矩阵： 还是继续先清estimation #est clear 输出price ,rep78....,gear_ratio的相关系数 #estpost correlate price rep78 trunk displacement gear_ratio, matrix listwise #est store c1 #esttab * using correlation.rtf,label p(%4.3f) replace b(%4.3f) nogaps unstack not noobs compress nostar 最後两行为同一行 p(%4.3f)为同时输出p value 格式为X.XXX 四位数字中有三位小数 b(%4.3f)只是指定系数的格式 若不需要p value只需要星号的话可以改成下面这行 #esttab * using correlation.rtf,label replace b(%4.3f) nogaps unstack not noobs compress star 有时候会因为变数太多导致出现错误: varlist not allowed 解决方法为先输出成.csv用excel开再复制到word #esttab * using correlation.csv,label p(%4.3f) replace b(%4.3f) nogaps unstack not noobs compress nostar 若您在使用上遇到问题请回覆这篇文章 以方便其他人帮忙解决问题 感恩不尽 --

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