这应该不是个很难的问题，你可以采用 egen 命令和 corr 命令进行计算。
具体的思路在视频中有详细讲解：
*-7.1.4.4 解读 xtreg,fe 的估计结果
  use invest2.dta, clear
    tsset id t
    edit
    xtreg market invest stock, fe
  
    *-- R^2
    *   y_it = a_0 + x_it*b_o + e_it   (1)  pooled OLS        
    *   y_it = u_i + x_it*b_w + e_it   (2)  within  estimator
    *   ym_i = a_0 + xm_i*b_b + em_i   (3)  between estimator
    *
    * -> R-sq: within   模型(2)对应的R2，是一个真正意义上的R2
    * -> R-sq: between  corr{xm_i*b_w,ym_i}^2
    * -> R-sq: overall  corr{x_it*b_w,y_it}^2

更具体的说明，请参考 Stata 11 电子手册 [XT] 说明书，第 448 页。人大论坛可以下载。
亦可输入 viewsource xtreg_fe.ado 命令，查看 xtreg_fe 的原始文件，里面有 R2 的具体计算过程。

至于 xtsum，你可以直接查看 Stata 提供的 ado 文件，里面有具体的计算过程。
输入命令 viewsource xtsum.ado 可以查看到其原始文件。

如果你搞不定，我再抽时间帮你解答，最近比较忙，实在无暇写代码给你，望见谅。

很感谢，也很受用！

当然可以。首先我们需要使用Stata软件来完成这个任务。

（1）R-sq的计算：

1. 打开数据文件：`use 数据文件名.dta`, clear
2. 运行xtreg面板回归：`xtreg 变量Y 变量X, fe`
3. 查看R-sq：会直接在回归结果中显示within、between和overall的R-sq。

（2）XTSUM统计结果Std. Dev.的计算：

1. 计算within的Std. Dev.: `xtsum 变量Y, detail`
2. 在输出的结果中，找到"Within group"部分，对应的 Std. Dev. 就是 within 的标准差。
3. 计算between的Std. Dev.: 同样使用 `xtsum` 命令，但需要先创建一个截面平均的变量：`egen mean_Y = mean(变量Y), by(_panel_id)`，然后计算该平均值的标准差：`sum mean_Y`
4. 输出的结果中 "Summarize" 部分的 Std. Dev. 就是 between 的标准差。
5. 计算overall的Std. Dev.: `sum 变量Y`

这样，你就可以得到XTREG回归结果中的三个R-sq以及XTSUM统计结果中的Std. Dev.。如果你的数据文件名和变量名具体是什么，请替换上述命令中的相应部分。

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