Stata r matlab啥的计量软件都能做 文章里应该有写

写了是stata，但是不知道用的什么方法，是二元logistic回归方法嘛

这个文章一定会写，你看模型

问题很好

从您描述的情况来看（尽管没有具体数据或截图），我可以猜测这是通过常见的统计软件如SPSS、SAS、Stata或者R、Python等编程语言中的一种完成的线性回归分析。如果结果包含了系数估计值、标准误、t-值和p-值，那么很可能是进行了最小二乘法（OLS）线性回归。

具体步骤通常如下：

1. **数据准备**：将你的数据导入到所选软件或编程环境中。
2. **模型设定**：定义自变量与因变量。例如，在R中你可能会使用`lm()`函数，Python的statsmodels库中有`OLS()`函数等，设定一个如`y ~ x1 + x2 + ...`的公式来表示你的回归模型，其中`y`是因变量，而`x1, x2, ...`是自变量。
3. **执行分析**：运行回归命令。软件或代码将计算出最佳拟合直线（或多维平面），并给出系数估计、标准误、t-统计量和p值等信息。
4. **解读结果**：检查模型的统计显著性和解释变量与因变量之间的关系强度。

如果您能提供更具体的信息，比如结果截图或者使用的数据格式，我可以提供更加具体的帮助。例如，在R中做回归分析时，您可以使用以下命令：

```r
# 加载数据和库
data(mtcars)  # 使用内置mtcars数据集举例
library(ggplot2)

# 执行线性回归
fit <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)
summary(fit)

# 可视化结果（可选）
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method='lm', formula=y~x)
```

希望这能帮到你！如果有更具体的问题或数据，欢迎继续提问。

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