这两个回归结果为什么不一样

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面板数据中有31个省份2000至2012年的数据，命令：xi:reg lnincome lnmarket lngdpper lnpunished lnarea i.account if province==10

回归结果是：
i.account         _Iaccount_0-1       (naturally coded; _Iaccount_0 omitted)

      Source |       SS                df       MS                                Number of obs =      13
-------------+------------------------------                                    F(  5,     7) =  279.57
       Model |     18.1940877     5     3.63881755                  Prob > F     =  0.0000
    Residual |    .0911091          7    .013015586                  R-squared   =  0.9950
-------------+------------------------------                           Adj R-squared    =  0.9915
       Total |  18.2851968         12   1.5237664                  Root MSE          =  .11409

------------------------------------------------------------------------------
    lnincome |      Coef.   Std. Err.                 t       P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    lnmarket |      -1.400194    .300593     -4.66    0.002    -2.110984   -.6894046
    lngdpper |      .9737786     .1575121     6.18    0.000     .6013216    1.346236
  lnpunished |      -.9481823    .2221391    -4.27   0.004    -1.473458   -.4229067
      lnarea |          1.578381    .1033646    15.27   0.000     1.333963      1.8228
_Iaccount_1 |    -.40596       .1430357    -2.84    0.025    -.7441857   -.0677343
       _cons |         -10.11132   1.393478    -7.26    0.000    -13.40637   -6.816268
------------------------------------------------------------------------------

命令:
keep if province==10
(390 observations deleted)
xi:reg lnincome lnmarket lngdpper lnpunished lnarea i.account

回归结果却是：
Source |       SS                   df       MS                        Number of obs =      13
-------------+------------------------------                         F(  5,     7) =  369.85
       Model |  16.3415181     5     3.26830363           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  .061857048     7    .008836721           R-squared     =  0.9962
-------------+------------------------------                      Adj R-squared =  0.9935
       Total |  16.4033752    12  1.36694793           Root MSE      =    .094

------------------------------------------------------------------------------
    lnincome |      Coef.               Std. Err.      t     P>|t|      [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    lnmarket |     .2154888     .2621472     0.82   0.438    -.4043908    .8353684
    lngdpper |     .7403651    .2093011     3.54   0.010     .2454468    1.235283
  lnpunished |    -.2252297   .2068608    -1.09   0.312    -.7143777    .2639183
      lnarea |       .9215687     .1070127     8.61   0.000      .668524    1.174613
_Iaccount_1 |   .4695522   .1297205     3.62   0.009      .162812    .7762925
       _cons |      -.5963693   1.850769    -0.32   0.757    -4.972742    3.780004
------------------------------------------------------------------------------

为什么差距这么大呢，是面板数据处理过程中做了什么设定么？求大神解释下。

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关键词：回归结果 observations observation naturally Residual naturally

的确很有意思，我试了一下，这个是相同的

1. . sysuse grunfeld
   
2. 
   
3. . edit
   
4. 
   
5. . reg invest mvalue if company==1
   
6. 
   
7.       Source |       SS       df       MS              Number of obs =      20
   
8. -------------+------------------------------           F(  1,    18) =   15.15
   
9.        Model |  832039.544     1  832039.544           Prob > F      =  0.0011
   
10.     Residual |  988852.958    18  54936.2755           R-squared     =  0.4569
    
11. -------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.4268
    
12.        Total |   1820892.5    19  95836.4475           Root MSE      =  234.38
    
13. 
    
14. ------------------------------------------------------------------------------
    
15.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
16. -------------+----------------------------------------------------------------
    
17.       mvalue |   .2314091   .0594618     3.89   0.001     .1064845    .3563336
    
18.        _cons |   -394.871   262.9737    -1.50   0.151    -947.3582    157.6163
    
19. ------------------------------------------------------------------------------
    
20. 
    
21. . keep if company==1
    
22. (180 observations deleted)
    
23. 
    
24. . reg invest mvalue
    
25. 
    
26.       Source |       SS       df       MS              Number of obs =      20
    
27. -------------+------------------------------           F(  1,    18) =   15.15
    
28.        Model |  832039.544     1  832039.544           Prob > F      =  0.0011
    
29.     Residual |  988852.958    18  54936.2755           R-squared     =  0.4569
    
30. -------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.4268
    
31.        Total |   1820892.5    19  95836.4475           Root MSE      =  234.38
    
32. 
    
33. ------------------------------------------------------------------------------
    
34.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
35. -------------+----------------------------------------------------------------
    
36.       mvalue |   .2314091   .0594618     3.89   0.001     .1064845    .3563336
    
37.        _cons |   -394.871   262.9737    -1.50   0.151    -947.3582    157.6163
    
38. ------------------------------------------------------------------------------

复制代码

ywh19860616 发表于 2014-4-16 13:19
的确很有意思，我试了一下，这个是相同的

嗯？为什么我的会有不同结果，难道因为我的软件是盗版的

shwap 发表于 2014-4-16 14:17
嗯？为什么我的会有不同结果，难道因为我的软件是盗版的

在以前一个朋友也遇到这个情况，当时还讨论了，现在忘记是怎么回事。
我这里是不会的，你试下我这个例子，看看结果还会不会这样？

ywh19860616 发表于 2014-4-16 14:38
在以前一个朋友也遇到这个情况，当时还讨论了，现在忘记是怎么回事。
我这里是不会的，你试下我这个例子 ...

嗯，谢谢你。不过这个问题是由于我的粗心造成的，这是两个省份的回归结果。同一省份结果一样，原谅我的粗心吧。。。。。