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回归表转 Word

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查看实际生成的原生 Word 回归表，下载 DOCX、完整精度 CSV、Stata 程序、样式整理脚本和日志。两个模型保持相同样本与稳健标准误。

请阅读项目 README，下载公开复做包到 reference/ 并保留参考成果。在合法 Stata 的新练习会话中，用 auto 数据的同样 74 个完整观测估计 price 对 weight、以及加入 mpg 的两个模型，均采用 vce(robust)。将本次结果整理成原生可编辑 Word 表格，保留变量名、系数、稳健标准误、N、R²和单位表注，另外保存完整精度 CSV、代码与实际日志。

按 README 执行导出与 Python 标题样式整理，输出放在本项目 rerun/，不覆盖 reference/。逐项核对 Word 数字与 CSV，未加入的变量不得写为系数零，不任意添加显著性星号，不将关联解释为因果效应，不用参考日志冒充本次执行。
变量或统计量(1) 仅 weight(2) 加入 mpg
重量（磅）2.0441.747
稳健标准误(0.390)(0.778)
燃油效率（mpg）未加入-49.512
稳健标准误(95.807)
截距-6.7071946.069
稳健标准误(1032.394)(4213.793)
N7474
R²0.2900.293

因变量为 price（美元），两列使用相同完整样本和稳健标准误。显示三位小数，无显著性星号；本表不识别因果效应。下载的 DOCX 为原生可编辑表格。

查看 Word 文档实际排版预览

下载可编辑 Word（DOCX） 下载完整复做包（ZIP）

查看本案例使用指南

表格里保留了什么？

表格由官方 Stata 实际执行并导出：auto 数据的同样 74 个完整观测，两个模型都使用 vce(robust)。表内显示三位小数，CSV 保留计算精度；系数、括号内标准误、N、R²和单位表注来自同一次估计。未加入的 mpg 标为 Not included，没有添加星号。

模型weight 系数稳健标准误N
仅 weight2.0440.390 74
加入 mpg1.7470.778 74

怎样继续编辑与复做？

原生 Word 表格有 9 行 3 列，可修改变量显示名、列宽和表注。程序直接从 Stata 结果写入单元格；配套 Python 标准库脚本仅移除标题装饰线及整理通用元数据，不改数字。解压到新目录，保存已有 Stata 工作，运行 do analysis.do，再运行 python finalize_word.py regression-table.docx。

包内不含 auto 原始数据或 Stata 软件；需要合法安装。clear all 会清空练习会话，replace 会覆写练习目录同名成果。macOS / Stata 19.5 的计算与逐页渲染已核对，Windows 真机和模型自动完成本任务未验证。表格不识别因果效应。

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