第十章 直线回归和相关的 Stata 实现本章使用的 Stata 命令为：直线回归regress 应变量 自变量残差计算在执行 regress 命令后，执行下列命令：predict 变量名,residualPearson 相关pwcorr 变量 1 … 变量 n, sigSpearman 相关spearman 变量 1 变量 2 例 10－1 为了讨论血清胆固醇含量与舒张压之间是否存在依存关系，2025年在郑州某大学随机抽取 10 名成年男性，测得他们的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg）如表 10-1，请作统计分析。表 10-1 10 名成人的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg）指标编 号12345678910胆固醇307259341237254416267320374316舒张压807590707510570858878：总体回归方程不成立（）：总体回归方程成立（）=0.05Stata 数据：xy13078022597533419042377052547564161057267708320859374881031678Stata 命令为：reg y x结果： Source | SS df MS Number of obs = 10-------------+------------------------------ F( 1, 8) = 65.11 Model | 928.343132 1 928.343132 Prob > F = 0.0000 Residual | 114.056868 8 14.2571086 R-squared = 0.8906-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.8769 Total | 1042.4 9 115.822222 Root MSE = 3.7759------------------------------------------------------------------------------ y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- x | .177864 .0220419 8.07 0.000 .1270352 .2286927 _cons | 26.62225 6.916995 3.85 0.005 10.67163 42.57287------------------------------------------------------------------------------t=8.07 ,P值<0.001(Stata输出值0.000),构建直线回归方程 将和 代入式（10-2），可知， 本例中， 的统计学意义为：血清胆固醇含量每增加 1mg/dL，总体中舒张压平均增加 0.178mmHg。总体均数的区间估量 给定时，的总体均数的点估量，例 10－1 中，当自变量取值为 307 mg/dL 时。个体值的容许区间估量 给定值时，估量总体中个体值的波动范围，以例 10-1 中第一个样本点的数据（307,80）为例。Stata 命令：predict yhatpredict stdp, stdppredict stdf, stdfgenerate clm1 = yhat - invttail(7,0.02...
