stata中,reg 的stata wald chi解读
在Stata中，reg命令用于进行线性回归分析。wald和chi是用于检验回归模型中某些假设的统计量。
Wald 统计量:
1.Wald统计量用于检验回归系数是否为0。如果回归系数显著不为0，那么对应的假设检验将拒绝原假设（即回归系数为0）。
2.Wald统计量的计算公式为：β^/SE(β^)
3.如果Wald统计量的值较大，且对应的p值较小，那么我们可以拒绝回归系数为0的原假设。
Chi-squared 统计量:
1.Chi-squared统计量用于检验回归模型的拟合优度。它检验模型是否能够充分拟合数据。
2.Chi-squared统计量的计算公式为：残差平方和（RSS）/ 自由度（df） - 模型中独立变量的数量。
正则化的回归分析3.如果Chi-squared统计量的值较大，且对应的p值较小，那么我们可以认为模型的拟合优度不佳，可能存在其他变量对因变量有影响。
为了更准确地解读这些统计量，您还需要查看它们对应的p值。一般来说，如果p值小于0.05或您选择的显著性水平，那么您可以拒绝相应的原假设。

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