目录

我一直认为：

没有耳朵不好的听众，只有嘴巴不好的讲者！

没有思维迟钝的学生，只有逻辑混乱的老师！

所以，不要怪别人笨，那是因为我们没有讲清楚，至少是没有用心讲！

1. 回归结果的图形呈现

大家在做完一篇实证研究的论文之后是否有这样的困惑：就是如何将估计系数结果能够简洁、直观的呈现出来？

在学术会议交流论文、或者在毕业论文答辩时，一个常见的做法就是直接将回归表格粘贴出来，然而弊端也是显而易见的，那就是页面中信息太多，导致想要突出的估计结果和显著性判定被淹没其中。

无疑，这是对老师和同行耐心力和细致力的一份考验，需要他们瞪大眼睛来看、竖起耳朵来听，稍有打盹，翻页过去的结果可能就忘记了，只能坐在那里安静的怀疑人生......

那么，如果能够用图形的方式呈现估计系数及其显著性，并且不同估计系数间的相互关系也能够一目了然，岂不美哉？！

很幸运，Stata 提供了这样的外部命令来完成这一工作。我们今天的推文就来给大家简单的介绍一下这两个外部命令 coefplot 和 arrowplot。