固定效应模型是面板数据分析中常用的一种模型形式，用于估计个体固有效应对面板数据中变量的影响。该模型通过引入个体固定效应，消除了个体固有差异对估计结果的影响。

在Stata中，可以使用xtreg命令来实现固定效应模型的估计。这是示例代码：

```xtsetpanel_variable//设置面板数据结构，panel_variable为面板变量xtregdependent_variableIndependent_variable1dependent_variable2,fe//运行固定效应模型，fe代表固定效应估计```

上述代码中，panel_variable是代表面板数据中不同个体的变量，可以是个体数字，也可以是时间戳等。dependent_variable是因变量，independent_variable1和independent_variable2是自变量。通过添加fe选项，可以实现固定效应模型的估计。

运行上述代码后，Stata会输出固定效应模型的估计结果，包括系数估计、标准误差、t统计量、p值等。此外，还有一些统计指标，如R平方和F统计量用来评估模型的拟合度。

需要注意的是，使用固定效应模型时，需要保证个体固定效应存在，并且与不可观测的个体特征具有一定的相关性。另外，需要注意处理面板数据中的问题，例如缺失值和异方差等。

综上所述，通过Stata中的xtreg命令可以轻松实现固定效应模型的估计。使用固定效应模型可以消除个体固有差异对估计结果的影响，从而更准确地估计变量之间的关系。