用stata做mlogit
模型结果和margins的结果如下

mlogit tra1 i.sex0 edu i.agegroup lincome ltype1 occupy, base(3)

Iteration 0:   log likelihood = -3555.0699  
Iteration 1:   log likelihood = -3424.8396  
Iteration 2:   log likelihood = -3416.0711  
Iteration 3:   log likelihood = -3415.5109  
Iteration 4:   log likelihood = -3415.5064  
Iteration 5:   log likelihood = -3415.5064  

Multinomial logistic regression                 Number of obs     =      3,893
                                                LR chi2(12)       =     279.13
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Log likelihood = -3415.5064                     Pseudo R2         =     0.0393

------------------------------------------------------------------------------
        tra1 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
1            |
      1.sex0 |   .0339504   .0934032     0.36   0.716    -.1491165    .2170174
         edu |  -.3162347   .0402212    -7.86   0.000    -.3950667   -.2374027
  1.agegroup |  -2.027821   .5922002    -3.42   0.001    -3.188512   -.8671303
     lincome |  -.6399654   .1073352    -5.96   0.000    -.8503386   -.4295923
      ltype1 |   .0493083   .0144324     3.42   0.001     .0210212    .0775954
      occupy |   .0295613   .0117392     2.52   0.012     .0065529    .0525698
       _cons |   8.874587   1.062146     8.36   0.000     6.792819    10.95635
-------------+----------------------------------------------------------------
2            |
      1.sex0 |   .2418599   .1110623     2.18   0.029     .0241818     .459538
         edu |  -.1802581   .0467999    -3.85   0.000    -.2719842    -.088532
  1.agegroup |  -1.448449   .6245565    -2.32   0.020    -2.672557   -.2243403
     lincome |  -.5542077    .124283    -4.46   0.000     -.797798   -.3106175
      ltype1 |  -.0095695   .0164545    -0.58   0.561    -.0418196    .0226807
      occupy |   .0304997    .013843     2.20   0.028      .003368    .0576314
       _cons |    6.37812   1.186596     5.38   0.000     4.052434    8.703805
-------------+----------------------------------------------------------------
3            |  (base outcome)
------------------------------------------------------------------------------


margins sex0, predict(outcome(3))

Predictive margins                              Number of obs     =      3,893
Model VCE    : OIM

Expression   : Pr(tra1==3), predict(outcome(3))

------------------------------------------------------------------------------
             |            Delta-method
             |     Margin   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        sex0 |
          0  |   .1747174   .0090057    19.40   0.000     .1570665    .1923683
          1  |   .1629958   .0078533    20.76   0.000     .1476037    .1783879
------------------------------------------------------------------------------

我希望得到下图图片中的p值（已标黄），请问stata中哪个命令可以实现？
图片是principles of econometrics fourth edition中的案例
谢谢！