在Stata中，你可以通过以下步骤计算新变量并获取其95%置信区间：

1. 首先，确保你已经进行了线性回归分析并保存了结果。例如，如果你的回归是`y ~ x`，可以使用`reg y x`命令。

2. 接下来，提取回归系数和截距项。你可以使用`_b`宏来获取这些值。假设自变量是`x`，截距项是常数（通常命名为`_cons`），则可以输入：
   ```
   local beta = _b[x]
   local intercept = _b[_cons]
   ```

3. 然后，计算新变量的值，并存储在一个新的变量中。例如，如果你的新变量名为`newvar`：
   ```
   gen newvar = (beta + intercept) / intercept
   ```

4. 最后，为了得到`newvar`的95%置信区间，你可以使用`predict`命令配合`suest`（似然比例检验）来计算。首先，你需要将原始回归与只包含截距的新回归进行比较：
   ```
   quietly suest (y = x) (y = _cons)
   ```
   
5. 然后，使用`predict`命令生成置信区间：
   ```
   predict newvar_lb newvar_ub, ci
   ```

现在，你将得到新变量`newvar`的下限（`newvar_lb`）和上限（`newvar_ub`），它们分别代表95%置信区间的两端。

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