在Stata中进行Probit回归后，并不会直接报告F统计量，因为F检验主要用于线性回归模型中的方差分析。然而，在logit或probit这样的二元选择模型中，我们通常关注的是似然比（Likelihood Ratio）检验或者Wald检验。
如果你想计算一个类似于F统计量的指标来检验所有自变量是否同时显著，你可以使用`test`命令。但是这将是一个近似的统计量，并且基于不同的理论基础。例如，在进行了probit回归后：
```
probit y x1 x2 ...
```
你可以用以下命令来进行类似F检验的操作（检验所有x是否为0）：
```
test [all linear restrictions]
```
或者指定你想要测试的变量，比如`test x1 x2`。
然而，更常见的是查看模型的整体显著性通过检验模型的似然比或Wald检验。在probit回归之后，你可以直接输入命令来显示这些信息：
```
lrtest . .
```
或者
```
estat wald
```
但请注意，`lrtest`需要你在比较两个嵌套模型时使用，而`estat wald`会给出一个Wald检验统计量和对应的p值，这可以理解为对所有自变量是否同时为零的检验。这些命令的结果虽然不完全等同于F统计量，但在非线性回归中，它们提供了类似的功能以评估模型的整体显著性。
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