在Stata中，可以使用回归分析来检验解释变量与被解释变量之间的相关性。以下是一个简单的步骤，可以判断被解释变量与解释变量之间是否存在统计上显著的正相关：
1.运行线性回归模型：使用reg命令来运行线性回归模型，将被解释变量作为因变量，解释变量作为自变量。例如：
stata
reg y x
2.查看回归结果：运行命令后，Stata会输出回归结果，包括回归系数、标准误、t值、p值等信息。
3.判断显著性：观察回归系数的t值和p值。如果t值大于临界值（通常为2或3），且p值小于0.05，则可以认为解释变量与被解释变量之间存在显著的正相关关系。
需要注意的是，回归分析的结果受到多种因素的影响，如样本大小、数据分布、共线性等。因此，在进行回归分析时，需要充分考虑这些因素，并对结果进行合理的解释。
首先看gdp这一行的p值是0.0000，呈正相关。而且可以从R-squared看出决定系数是0.8162，调整的决定系数是0.8031，线性模型模拟较好！
