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Source	SS  平方和	df 自由度	MS 均方
Model	回归平方和   SSR	回归自由度   =变量数   dfr=k	MSR=SSR/k
Residual	残差平方和   SSE	残差自由度   =样本数-变量数-1   dfe=n-k-1	MSE=SSE/(n-k-1)
Total	总平方和   SST=SSR+SSE	总自由度   =样本数-1   dft=n-1	MST=SST/(n-1)

Number of obs	=	样本数n
F(k, n-k-1)	=	F值   （判定线性关系）   F(k, n-k-1)   =MSR/MSE
Prob > F	=	Fstat对应的p值   （判定线性关系显著性，越小越好）
R-squared	=	可决系数   r^2=SSR/SST
Adj R-squared	=	调整后的可决系数   r(a)^2   =1-(SSE/dfe)/(SST/dtf)   =1-(n-1)(1-r^2)/(n-k-1)
Root MSE	=	估计值的标准误   （越小越好）   Root MSE   =SYX=根号下MSE

3. 关键回归结果：斜率、标准误、t检验值、t检验的p值，置信区间
Y	Coef.	Std.Err.	t		P>|t|	[95% Conf.Interval]
Xj	=bj		=Coef./Std.Err			=bj-Std.Err*t α/2	=bj+Std.Err*t α/2
_cons	=b0					=b0-Std.Err*t α/2	=b0+Std.Err*t α/2
	回归系数	回归系数的标准误	t值		p值	置信区间上下限
j为X的序号，单元回归时j=1	回归方程中的截距b0和斜率bj	Sbj   =SYX/根号下SSX	对斜率的t检验		tstat对应的p值，说明回归系数的显著性	构建95%置信区间时，α/2=0.025，自由度df=n-k-1，t α/2通过查表E.3得到。
	b1=SSXY/SSX
	b0=Ybar-b1*Xbar
	如果要求这两项的话会非常复杂，从书上公式出发

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关键词：Stata tata REG Interval Residual