1、解释系数t，与没有参加就业培训者相比，参加就业培训者的年收入比未参加者高1.7943个单位。
2、解释常数项，对于没有参加就业的培训者而言，他们的年收入是4.5548个单位。
3、解释R方：是否参加就业培训这个变量能够解释总变异的1.7%

这些我知道  其他的那些sta.err之类的具体什么含义呢 怎么看大小？

std.err是样本统计均值的标准差。
t=coef/std.Err
当自由度一定的情况下，t值越大，其尾端概率P越小。可以用excel计算p值
p=T.DIST.2T(2.26,444)计算得到

Standard Error（SE）是标准误，你的照片里用的是异方差稳健标准误。回归有一个基本假设，那就是误差项服从独立同分布。但是当误差项独立但是不同分布时，同样也可以用回归来分析，即采用异方差稳健标准误。t值等于（系数的估计值-系数的原假设）/SE。在Stata中，默认原假设为0，那么t值可以直接等于两个相除。当n较大时，t分布近似可以看成正态分布，这样你就可以查正态分布表计算p值（当然，软件里是直接计算的，不是近似）。p值代表你犯第一类错误的概率（第一类错误指原本原假设成立，即系数应该为0，但错误地拒绝了原假设）。p值越小，你的结论越可靠。一般而言，只有当p值小于0.1时才可以说结果是显著的，显著性水平越高，结果越可靠。常用的p值有三个：0.1、0.05、0.01。Confidence interval是置信区间，Stata默认给的是95%的置信区间。如果置信区间包括了0（即原假设），那么你就不能在5%的显著性水平下说明该结论显著。当然了，你也可以计算其他置信度的置信区间，比如90%、99%等，意义和前面是一样的。