关于最小二乘回归ols()的疑问~求高人解答

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{ vnam,m,b,stb,vc,stderr,sigma,cx,rsq,resid,dwstat } =OLS(0,y,x)

输出结果的解释：
           b          Dx1 vector, the least squares estimates of parameters.
           stderr     Dx1 vector, the standard errors of the estimated  parameters.
请问一下b是不是拟合出来的y值？
      stderr是不是b的标准误？如果是的话stderr应该是一个数啊？为什么是一个向量？还是stderr是y的实验值与估计值在某个x下的标准误啊？

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关键词：最小二乘 高人解答 OLS parameters Parameter 解答 疑问 OLS 最小二乘 高人

rndseed 22222;
x = rndn(100,5);
y = rndu(100,1);

output file = ols_output.txt reset;

{vnam,m,b,stb,vc,stderr,sigma,cx,rsq,resid,dwstat } =OLS(0,y,x);

output off;

print;
print "Results of this run stored in ols_output.txt file";
print "The file will be found in your working directory";

运行结果
Valid cases:                   100      Dependent variable:                   Y
Missing cases:                   0      Deletion method:                   None
Total SS:                    8.933      Degrees of freedom:                  94
R-squared:                   0.056      Rbar-squared:                     0.006
Residual SS:                 8.430      Std error of est:                 0.299
F(5,94):                     1.121      Probability of F:                 0.355

                         Standard                 Prob   Standardized  Cor with
Variable     Estimate      Error      t-value     >|t|     Estimate    Dep Var
-------------------------------------------------------------------------------
CONSTANT     0.547568    0.030380   18.023696     0.000       ---         ---  
X1          -0.003320    0.026306   -0.126226     0.900   -0.012713    0.003518
X2           0.009618    0.031366    0.306628     0.760    0.031012    0.024476
X3           0.080912    0.037479    2.158841     0.033    0.219586    0.218314
X4          -0.022899    0.029318   -0.781073     0.437   -0.080386   -0.085410
X5          -0.003979    0.033101   -0.120209     0.905   -0.012472   -0.060514

Results of this run stored in ols_output.txt file
The file will be found in your working directory

楼主现在需要学习的不是Gauss程序，而是基础的数量经济学理论......