采用stata10中的例子说明：xtmixed估计随机参数

我有两个问题请教版上的高手：

1、如何得到随机效应的标准差数据，就是下面用蓝色标出来的。该数据在ereturn中没有找到。（我要在程序中提取该数据）

2、存储在e(b)中间的参数个数多出来4个（下面用红色表明），lns1_1_1，  lns1_1_2， atr1_1_1_2， lnsig_e
这些是什么？

先谢谢各位大侠。

        . webuse nlswork
        . generate age2 = age^2
        . generate tenure2 = tenure^2

xtmixed ln_w grade age* ttl_exp tenure* || id: grade, cov(unstruct)

------------------------------------------------------------------------------
     ln_wage |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       grade |    .071904   .0019635    36.62   0.000     .0680556    .0757524
         age |   .0316193   .0027172    11.64   0.000     .0262937    .0369449
        age2 |  -.0006512    .000045   -14.48   0.000    -.0007393   -.0005631
     ttl_exp |   .0355069   .0011344    31.30   0.000     .0332835    .0377304
      tenure |   .0371063   .0015716    23.61   0.000      .034026    .0401865
     tenure2 |  -.0018342   .0001013   -18.10   0.000    -.0020328   -.0016356
       _cons |   .1348531   .0455169     2.96   0.003     .0456416    .2240646
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
  Random-effects Parameters  |   Estimate   Std. Err.     [95% Conf. Interval]
-----------------------------+------------------------------------------------
idcode: Unstructured         |
                   sd(grade) |   .0346731   .0032899       .028789    .0417597
                   sd(_cons) |   .4557037   .0401942      .3833579    .5417023
           corr(grade,_cons) |  -.8394781   .0314523      -.891292   -.7660231
-----------------------------+------------------------------------------------
                sd(Residual) |   .2920576   .0013497      .2894241     .294715
------------------------------------------------------------------------------

e(b)[1,11]
        ln_wage:     ln_wage:     ln_wage:     ln_wage:     ln_wage:
          grade          age         age2      ttl_exp       tenure
y1    .07190398    .03161931   -.00065118    .03550694    .03710629

        ln_wage:     ln_wage:    lns1_1_1:    lns1_1_2:  atr1_1_1_2:
        tenure2        _cons        _cons        _cons        _cons
y1   -.00183419    .13485314   -3.3617924   -.78591249   -1.2194033

        lnsig_e:
          _cons
y1   -1.2308044

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