设总体回归模型：y=2+3x1+4x2+u，接下来用stata进行 1000 次多元线性回归模拟，每一次回归都能得到一个样本回归函数， 计算这 1000 次回归得到的 2 个解释变量参数以及常数项的平均值，并与总体回归函数 的参数值做比较

好的，下面是使用Stata进行1000次多元线性回归模拟，并计算解释变量参数与常数项的平均值，最后与总体回归函数的参数值进行比较的步骤：

1. 打开Stata软件，输入以下命令生成模拟数据集：

set obs 100
gen x1 = rnormal(0,1)
gen x2 = rnormal(0,1)
gen u = rnormal(0,1)
gen y = 2 + 3*x1 + 4*x2 + u

这个命令将生成100个观测值，其中x1和x2是两个解释变量，u是误差项，y是因变量。

2. 输入以下命令进行1000次多元线性回归模拟：

set obs 0
forvalues i = 1/1000 {
    qui {
        set obs 100
        gen x1 = rnormal(0,1)
        gen x2 = rnormal(0,1)
        gen u = rnormal(0,1)
        gen y = 2 + 3*x1 + 4*x2 + u
        regress y x1 x2
        outreg2 using "reg_results.txt", append
    }
}

这个命令将生成1000个回归结果，并将结果输出到reg_results.txt文件中。

3. 输入以下命令计算解释变量参数与常数项的平均值：

use "reg_results.txt", clear
collapse (mean) _b*, by(no)

这个命令将读取reg_results.txt文件中的回归结果，并计算出解释变量参数与常数项的平均值。

4. 最后，将计算出的平均值与总体回归函数的参数值进行比较，可以使用以下命令：

scalar b0 = 2
scalar b1 = 3
scalar b2 = 4
display "Constant term: " _b_cons ", population value: " b0
display "Coefficient of x1: " _b_x1 ", population value: " b1
display "Coefficient of x2: " _b_x2 ", population value: " b2

这个命令将显示出计算出的平均值与总体回归函数的参数值进行比较的结果。

请注意，以上命令仅供参考，具体实现需要根据具体情况进行调整。