怎么在stata里面做广义线性回归，结果怎么分析？

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要模仿的文献是用gamma分布 对数连结函数 为什么要选这两个呢？

在stata里怎么做？

glm y x1 x2, family(gamma) link(log)

我是用上面的语句做的，以下是出来的结果，我只能看懂哪个变量显著，上面的这些看不懂了，怎么看出拟合效果如何呢？

Iteration 0:   log likelihood = -6326.8014  
Iteration 1:   log likelihood = -6326.6727  
Iteration 2:   log likelihood = -6326.6727  
Generalized linear models                          No. of obs      =      2125
Optimization     : ML                              Residual df     =      2112
                                                   Scale parameter =  .0262681
Deviance         =  84.52843429                    (1/df) Deviance =  .0400229
Pearson          =  55.47819601                    (1/df) Pearson  =  .0262681
Variance function: V(u) = u^2                      [Gamma]
Link function    : g(u) = ln(u)                    [Log]
                                                   AIC             =  5.966751
Log likelihood   = -6326.672675                    BIC             = -16096.62

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关键词：Stata 线性回归 tata Optimization Generalized family 如何

是否显著要看回归系数的p值，如果小于0.1可以认为显著

请教楼主这个问题是怎么解决的