第10章直线回归和相关Stata实现
Stata基本操作和数据分析入门直线回归
年龄X 3
334 4
4555
身高Y 92.5 97 96 100 96.5 101 106 104 107
年龄X 6
667 7
7888
身高Y 115.5 116 110 126 118 118 122 129 124
本例的研究目的和实现方法
1. 研究目的：了解年龄与儿童人群的平均身高对 应关系。
2. 方法1：可以做普查，得到每个年龄组所有儿童 的身高，并且计算每个年龄组的儿童人群的平 均身高。
正态分布性质简述
性质1：设Y 服从某个正态分布，则Y的总体均数
和总体方差2唯一决定了Y的确切分布。
性质2：设 Y ~ N (, 2 ) 则： Z ~ N (0, 2 )
，令 Z Y
回归模型
根据上述性质，应用到本例的实际问题：
1. 固定年龄X，身高Y服从总体均数为 Y X ,方差
为2的正态分布 Y ~ N(Y X , 2 ) 。 2. 由散点图可以假定总体均数 Y|X X 3. 故 Y ~ N ( x, 2 )
直线回归系数的估计
❖ 用最小二乘法拟合直线，选择a和b使其残差（样 本点到直线的垂直距离)平方和达到最小。即:使 下列的SSE达到最小值。
SSE ( yi yˆi )2 ( yi a bxi )2
由此得到
b
( yi y)( xi (xi x)2
x)
,a
y
bx
回归系数的意义
❖由总体回归方程可知 Y|X X ❖回归系数表示：x增加一个单位，总体均数 Y X
增加个单位
❖由于 Yˆ a bX 是 Y|X X
的估计表达式 ，所以(样本）回归系数b表示x增加 一个单位，样本观察值y平均增加b个单位。
STATA软件操作相关与回归分析
STATA软件操作相关与回归分析一、相关分析相关分析用于研究两个变量之间的相关性。
在STATA中，可以使用命令"correlate"进行相关分析。
语法：correlate 变量列表例子：我们以一个示例数据集"auto"为例，研究汽车价格与里程数和马力之间的相关性。
```sysuse autocorrelate price mpg turn```上述命令将计算汽车价格（price）与里程数（mpg）和轮胎转向（turn）之间的相关系数。
输出结果将显示相关系数矩阵，其中包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数。
二、简单线性回归简单线性回归分析用于研究一个因变量和一个自变量之间的关系。
在STATA中，可以使用命令“regress”进行简单线性回归分析。
语法：regress 因变量自变量例子：我们继续使用上述示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数之间的关系。
```sysuse autoregress price mpg```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）之间的简单线性回归分析。
输出结果将包括回归系数估计值、拟合优度、标准误差、t值、P值等。
另外，使用命令“predict”可以进行预测。
例子：我们可以使用上述回归模型，对新数据进行价格的预测。
```predict new_price, x```上述命令将对新数据集中的里程数进行预测，并将结果保存在新的变量new_price中。
三、多元回归分析多元回归分析用于研究一个因变量和多个自变量之间的关系。
在STATA中，可以使用命令“regress”进行多元回归分析。
语法：regress 因变量自变量1 自变量2 ...例子：我们使用示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数、马力和重量之间的关系。
```sysuse autoregress price mpg displacement weight```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）、马力（displacement）和重量（weight）之间的多元线性回归分析。
Stata软件之回归分析
调整的判定系数(Adj R-squared)、F统计量的值、回归方程标准误或均方
根误(Root MSE， ˆ 或 S.E.) 以及其他一些统计量的信息。
上述回归分析的菜单操作实现：Statistics→Linear models and related→
Linear regression→弹出对话框，在Dependent Variable选项框中选择或键
写出样本回归方程为： wagˆe3.58470.3937edu
(0.4589) (0.0488)
即如果受教育年限增加1年，平均来说小时工资会增加0.39元。
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Source
Model Residual
Total
SS
df
MS
1402.97461
1 1402.97461
edu exp
expsq health migrant wage
more
float float float float
%9.0g %9.0g %9.0g %9.0g
float %9.0g float %9.0g
float float float float
%9.0g %9.0g %9.0g %9.0g
= 4.6469
wage
Coef5% Conf. Interval]
edu _cons
.3937442 .0488491 3.584695 .4589088
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
y 1xu 即假定截距系数 0 0 时，该模型被称为过原点回归；过 原点回归在实际中有一定的应用，但除非有非常明确的理 论分析表明 0 0 ，否则不宜轻易使用过原点回归模型。
STATA软件操作(五)相关与回归分析
等级相关
spearman x y
注意：该命令首先求出等级相关系数， 然后进行假设检验。
例2（d2.txt）
抗白指数X 临床疗效Y 2 2
某研究所用野百合治疗白 血病，并作抗白血病指数 （简称抗白指数）及疗效 的分析，结果见表，问抗 白指数与临床疗效间有无 关系？
2 3
9
10 11 30 35 45 55
ˆ) (y y n2
= = = = = =
2
Source | SS df MS ----------+-----------------------------剩余 Model | 60.3571429 1 60.3571429 Residual | 7.14285714 6 1.19047619 ----------+-----------------------------Total | 67.50 7 9.64285714
. ttest x,by(group) -----------------------------------------------------------------------------Group | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------0 | 20 1.84 .2042187 .9132936 1.412565 2.267435 1 | 20 1.415 .290034 1.297072 .8079518 2.022048 ---------+-------------------------------------------------------------------combined | 40 1.6275 .1783467 1.127963 1.26676 1.98824 ---------+-------------------------------------------------------------------diff | .425 .3547182 -.2930895 1.143089 -----------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 38 Ho: mean(0) - mean(1) = diff = 0 Ha: diff < 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff > 0 t = 1.1981 t = 1.1981 t = 1.1981 P < t = 0.8809 P > |t| = 0.2383 P > t = 0.1191 . reg x group Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 1.80624998 1 1.80624998 Residual | 47.8135006 38 1.25825002 -------------+-----------------------------Total | 49.6197506 39 1.2723013
Stata基本操作和数据分析入门直线回归
进行假设检验。回归系数的假设检验一般要求资料满足独立性、正态性 和等方差。
直线回归对资料的要求小结
❖ 独立性（independent)：指任意两条记录互相独立，一个个体 的取值不受其它个体的影响。通常可以利用专业知识或经验来判断 这项假定是否成立。
直线回归系数的估计
❖ 用最小二乘法拟合直线，选择a和b使其残差（样 本点到直线的垂直距离)平方和达到最小。即:使 下列的SSE达到最小值。
SSE ( yi yˆi )2 ( yi a bxi )2
由此得到
b
( yi y)( xi (xi x)2
x)
,a
y
bx
回归系数的意义
❖由总体回归方程可知 Y|X X ❖回归系数表示：x增加一个单位，总体均数 Y X
❖ 正态 (normal)：假定线性模型的误差项服从正态分布（等价于 当为定值时的值也呈正态分布）。由于残差是误差项的估计值，所 以一般只需检验残差是否服从正态分布，可以直接对残差作正态性 检验或正态概率图来考察这一条件是否成立。样本量较大时，可以 忽略残差的正态性要求。
❖ 等方差（equal variance)：是指在自变量取值范围内，不论取 什么值，都具有相同的方差，等价于残差的方差齐性。 通常可采 用散点图或残差的散点图判断该假设。
增加个单位
❖由于 Yˆ a bX 是 Y|X X
的估计表达式 ，所以(样本）回归系数b表示x增加 一个单位，样本观察值y平均增加b个单位。
回归系数假设检验的必要性
❖由于 ＝0时， Y|X ，Y与x之间不存在直
线回归关系，因此是否为0，涉及到所建立的回归 方程是否有意义的重大问题，然而即使 ＝0，样 本回归系数b一般不为0(原因?)，因此需要对回归
stata软件基本操作和简单的一元线性回归
16
回归结果的提供和分析
Page 17
回归结果提供的两种格式
ˆ 3.805 0.4845 X Y (1.79) (14.96) ˆ 3.805 0.4845 X Y
se: (2.12) (0.03)
R 2 0.9655 注：括号内数字为t检验值 R 2 0.9655 注：括号内数字为标准误(se)
（2）拟合优度检验、t检验和F检验
P值为0.000，在任何显著性水平下，斜率项和截距项显然不为 零，拒绝两系数为零的假设。另外，拟合优度R方表明，食品 支出的97.5%的变化也以由收入X的变化来解释，因此拟合情 况较好。 如果需要查看残差值e，输入scatter e即可，list e可以列出所 有ei值，scatter e X可以看ei残差图
Stata基本操作及 简单的线性回归 邬龙
一、 Stata软件介绍
Stata是世界著名的统计分析软件之一。 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以 及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供 许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复 及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当 精美。 Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外， 还收集了近20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风 险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果 的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负 二项回归，随机效应模型等。
分析命令在这里输入
4
查看历史命令
数据读入和保存（从Excel）
1. 点击data editor（edit）图标进入数据编辑器 2. 复制数据（连同第一行表头），在数据编辑器里 粘贴 3. 弹出提示，询问第一行是否要当成变量名称（表 头），选左边为是，选第二个为否 4. 点击保存，存为xxx.dta文件，便于以后使用
第十章直线回归和相关Stata实现
第十章直线回归和相关的Stata实现本章使用的Stata命令为:例10－1 为了研究血清胆固醇含量与舒张压之间是否存在依存关系, 2006年在郑州某大学随机抽取10名成年男性, 测得他们的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg）如表10-1, 请作统计分析。
表10-1 10名成人的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg）指标编号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10胆固醇X307 259 341 237 254 416 267 320 374 316 舒张压Y80 75 90 70 75 105 70 85 88 78: 总体回归方程不成立（）: 总体回归方程成立（）=0.05Stata数据:Stata命令为:结果：t=8.07 ,P 值<0.001(Stata 输出值0.000),构建直线回归方程 将 和 代入式（10-2）, 可知,X Y178.062.26ˆ+= 本例中, 的统计学意义为：血清胆固醇含量每增加1mg/dL, 总体中舒张压平均增加0.178mmHg 。
总体均数 的区间估计 给定 时, 的总体均数的点估计, 例10－1中, 当自变量 取值为307 mg/dL 时。
个体 值的容许区间估计 给定 值时, 估计总体中个体 值的波动范围, 以例10-1中第一个样本点的数据（307,80）为例。
Stata 命令:结果：x y yhat stdp stdf clm1 clm2 clp1 clp2 307 80 81.23 1.19 3.96 78.4 84.05 71.86 90.59259 75 72.69 1.63 4.11 68.84 76.53 62.97 82.41341 90 87.27 1.39 4.02 84 90.55 77.76 96.78237 70 68.78 1.99 4.27 64.08 73.48 58.69 78.87254 75 71.8 1.7 4.14 67.77 75.83 62 81.59416 105 100.61 2.64 4.61 94.37 106.86 89.72 111.51267 70 74.11 1.51 4.07 70.54 77.69 64.49 83.73320 85 83.54 1.22 3.97 80.66 86.42 74.16 92.92374 88 93.14 1.86 4.21 88.74 97.55 83.19 103.1316 78 82.83 1.2 3.96 79.98 85.67 73.46 92.2例10－2 某发热门诊医生根据患者就诊顺序随机抽取12名20～40岁发热患者, 试探讨体温与脉搏之间的伴随关系, 数据见表10-4。
stata软件基本操作和简单的一元线性回归
设定模型为
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一元回归模型的命令为：regress Y X，简写reg Y X 即可
若想做无常数项回归则为：reg Y X, noconstant
15
第四步 模型检验
（1）经济意义检验
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斜率 为边际消费倾向，表明人均可支配收入每增加1元时，食 品消费平均增加0.135元。从经济意义上是合理的。
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回归结果的提供和分析
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回归结果提供的两种格式
Y ˆ 3 .8 0 5 0 .4 8 4 5 X R 2 0 .9 6 5 5 (1 .7 9 ) (1 4 .9 6 ) 注 ： 括 号 内 数 字 为 t检 验 值
Y ˆ 3 .8 0 5 0 .4 8 4 5 X R 2 0 .9 6 5 5 se: (2 .1 2 )(0 .0 3 ) 注 ： 括 号 内 数 字 为 标 准 误 ( se )
13
第二步 画散点图/描述统计
（2）图形描述 在命令栏输入：scatter Y X 即可，注意纵轴变量在前
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扩展：让图形更美观，可自行查阅help scatter的帮助文件 如：想每个点标上是第几行数据怎么做？ gen n=_n scatter Y X, mlabel(n)
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第三步 模型估计
2. 模型估计
3. 模型检验：R方、t、F检验
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第一步 导入数据
1. 点击data editor（edit）图标进入数据编辑器
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2. 复制“时间序列”工作表的消费和收入数据（连同第一行 表头，不要第一列），在数据编辑器里粘贴
3. 弹出提示，询问第一行是否要当成变量名称（表头），选 左边为是
stata 标准化回归
stata 标准化回归在统计学中，标准化回归是一种常用的数据分析方法，它可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。
本文将介绍如何使用Stata进行标准化回归分析，包括数据准备、回归模型建立和结果解释等内容。
首先，我们需要准备好用于标准化回归分析的数据集。
在Stata中，可以使用命令“use 文件路径\文件名”来导入数据集。
接着，我们可以使用命令“describe”来查看数据集的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失情况等。
确保数据集没有缺失值，并且变量之间没有严重的多重共线性问题。
接下来，我们可以使用Stata中的regress命令来建立标准化回归模型。
例如，我们可以使用命令“regress Y X1 X2 X3”来建立因变量Y和自变量X1、X2、X3之间的回归关系。
在Stata中，我们可以使用命令“predict e, resid”来生成回归残差，然后使用命令“predict yhat, xb”来生成因变量的预测值。
接着，我们可以使用命令“gen std_resid = e / sqrt(1 h)”来计算标准化残差，其中h是杠杆值。
最后，我们可以使用命令“gen std_yhat = yhat / sqrt(1 h)”来计算因变量的标准化预测值。
在解释标准化回归结果时，我们可以关注标准化系数和标准化残差。
标准化系数可以帮助我们比较不同变量对因变量的影响程度，而标准化残差可以帮助我们识别异常值和离群点。
此外，我们还可以使用图形展示标准化残差和标准化预测值，以便更直观地理解回归模型的拟合效果。
总之，标准化回归是一种有用的数据分析方法，可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。
在Stata中，我们可以使用regress命令和一些其他命令来进行标准化回归分析，并且可以通过标准化系数和标准化残差来解释回归结果。
希望本文对你理解和应用标准化回归有所帮助。
stata画图和线性回归基础
4。标准化系数 reg price mpg weight foreign, beta 5。部分数据回归 reg price mpg weight length foreign in 1/30 （为什么foreign被drop掉？） reg price mpg weight length if foreign==0
回归结果解读
MSS：回归平方和 df1 自由度
RSS：残差平方和 df2
TSS：总平方和
df3
MMS=MSS/df1 RMS=RSS/df2 TMS=TSS/df3
F值 R2=MSS/TSS 调整的R2 Root MSE=sqrt(RMS)
Coef：回归系数 Std.Err：标准误差 方差协方差矩阵的对角线元素的开方（vce） 95%下限=估计值-t临界值下限*标准误差 95%下限=估计值+t临界值上限*标准误差
作图时命令方式比较复杂，建议多用菜单方式。 一起来做下列图形： 打开wage2.dta 1。 男性和女性工资均值的条形图 2。 白人和其他人的工资的冰饼图 3。 wage的直方图，并检验是否服从正态分布。
组合图形：
画出price与weight的散点图，并画出其拟 合线。
图形界面设计：
图形标题，X轴标志，Y轴标志，样式选择， 图例，分组标志。
Stata作图
stata 提供各种曲线类型，包括点 （scatter）、线（line）、面（area），直 方图（histogram）、
条形图（bar）、饼图（pie）、函数曲线 （function）以及矩阵图（matrix）等。
同时，对时间序列数据有以ts 开头的一系列 特殊命令，如tsline。还有一类是对双变量 的回归拟合图（lfit、qfit 、lowess）等。
Stata软件之回归分析
0
10
20
30
5
10 years of education Fitted values
15
20
hourly wage
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
7、wage对edu的OLS回归，只使用年龄小于或等于30岁的样 本。命令如下： reg wage edu if age<=30 得到以下运行结果，保存该运行结果；
Variable age edu exp expsq wage lnwage Obs 1225 1225 1225 1225 1225 1225 Mean 36.79755 8.992653 21.8049 613.9776 7.1255 1.808352 Std. Dev. 10.67631 2.719068 11.77443 548.3072 4.766828 .5307399 Min 16 0 0 0 1.25 .2231435 Max 60 19 50 2500 37.5 3.624341
计量经济软件应用
——Stata软件实验之一元、 多元回归分析
内容概要
一、实验目的 二、简单回归分析的Stata基本命令 三、简单回归分析的Stata软件操作实例 四、多元回归分析的Stata基本命令 五、多元回归分析的Stata软件操作实例
一、实验目的：
掌握运用Stata软件进行简单回归分析以及 多元回归分析的操作方法和步骤，并能看懂 Stata软件运行结果。
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
1、打开数据文件。直接双击“工资方程1.dta”文件；或者点 击Stata窗口工具栏最左侧的Open键，然后选择“工资方程 1.dta”即可；或者先复制Excel表S-2中的数据，再点击Stata 窗口工具栏右起第4个Data Editor键，将数据粘贴到打开的 数据编辑窗口中，然后关闭该数据编辑窗口，点击工具栏左 起第二个Save键保存数据，保存时需要给数据文件命名。 2、给出数据的简要描述。使用describe命令，简写为： des 得到以下运行结果；
stata基础回归命令
stata基础回归命令Stata基础回归命令回归分析是统计学中常用的一种分析方法，用于研究变量之间的关系。
Stata是一种流行的统计软件，提供了丰富的回归分析功能。
本文将介绍Stata中的基础回归命令，并以实例演示其使用方法。
一、简单线性回归命令简单线性回归是回归分析中最简单的一种形式，用于研究两个变量之间的线性关系。
在Stata中，可以使用regress命令进行简单线性回归分析。
例如，我们有一个数据集，包含了变量Y和变量X，我们想要研究Y和X之间的关系。
我们可以使用以下命令进行简单线性回归分析：regress Y X其中，Y是因变量，X是自变量。
执行该命令后，Stata会输出回归结果，包括回归系数、标准误差、t值、p值等信息。
二、多元线性回归命令多元线性回归是回归分析中常用的一种形式，用于研究多个自变量对因变量的影响。
在Stata中，可以使用regress命令进行多元线性回归分析。
例如，我们有一个数据集，包含了因变量Y和自变量X1、X2、X3，我们想要研究这些自变量对Y的影响。
我们可以使用以下命令进行多元线性回归分析：regress Y X1 X2 X3执行该命令后，Stata会输出回归结果，包括各个自变量的回归系数、标准误差、t值、p值等信息。
三、加入控制变量的回归命令在实际研究中，我们常常需要控制其他变量的影响，以准确评估自变量对因变量的影响。
在Stata中，可以使用regress命令加入控制变量。
例如，我们有一个数据集，包含了因变量Y、自变量X和控制变量Z，我们想要研究X对Y的影响，并控制Z的影响。
我们可以使用以下命令进行回归分析：regress Y X Z执行该命令后，Stata会输出回归结果，包括X的回归系数、标准误差、t值、p值等信息。
四、回归诊断命令回归分析不仅包括了回归系数的估计，还需要对回归模型进行诊断，以评估模型的拟合优度和假设的满足程度。
在Stata中，可以使用一系列命令进行回归诊断。
Stata面板数据回归分析的步骤和方法
Stata面板数据回归分析的步骤和方法哎哟，说起Stata面板数据回归分析，我这心里就直发痒。
我这人就是喜欢琢磨这些个数字，特别是这面板数据，看着就亲切。
来来来，咱们就坐在这，我给你掰扯掰扯这回归分析的步骤和方法。
首先啊，你得准备数据。
这数据啊，得是面板数据，就是横着竖着都是数据。
你得把数据导进Stata里头，看着那一排排数字，心里就得有谱，知道这数据从哪儿来，将来要干啥用。
然后啊，咱们先得把数据整理一下。
Stata里有那么多命令，咱们得用上“xtset”这个命令，告诉Stata这是面板数据。
然后呢，就得看看数据有没有问题，比如有没有缺失值啊，有没有异常值啊。
这就像咱们做人，也得讲究个整洁，别邋里邋遢的。
接下来啊，咱们得确定模型。
面板数据回归模型有好几种，比如说固定效应模型、随机效应模型，还有混合效应模型。
你得根据实际情况来选择。
就像做菜，得看你要做什么菜，是做炒菜还是炖菜。
选好了模型，那就得建模型了。
Stata里有“xtreg”这个命令，专门干这个活。
你把数据输入进去，再指定你的模型，Stata就帮你算出来了。
就像咱们孩子写作业，咱们给他点拨点拨，他就写得有模有样了。
算完模型，就得检验。
这就像咱们看完电影，得聊聊感想。
检验模型，就是看这个模型有没有问题，比如有没有多重共线性啊，残差有没有自相关啊。
这就像咱们吃饭，得看看吃得饱不饱，营养均衡不均衡。
最后啊，你得解释结果。
这结果啊，得结合实际情况来说。
就像咱们买衣服，得看合不合身。
解释结果，就是要看这些数字背后的故事，看看这些数据能告诉我们什么。
哎呀，说起来这Stata面板数据回归分析，真是门学问。
得有耐心，得有细心，还得有恒心。
就像咱们种地，得用心浇灌，才能收获满满。
好啦，我这就唠叨这么多了。
你要是想学这玩意儿，得多看多练。
就像咱们学说话，得多说多练，才能说得溜。
来来来，咱们下次再聊聊其他的话题。
stata估计回归方程
stata估计回归方程使用Stata软件进行回归分析引言：回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
在实际应用中，我们常常需要利用已知数据来建立回归方程，并利用该方程对未知数据进行预测或分析。
本文将介绍如何使用Stata软件进行回归分析，并通过一个实例来说明具体操作步骤。
数据收集和准备：我们需要收集相关数据，并将其整理成适合进行回归分析的格式。
在这个例子中，我们将使用一个虚构的数据集，其中包含了一个自变量X和一个因变量Y。
我们假设X对Y具有线性影响。
数据导入和描述性统计：在使用Stata进行回归分析之前，我们需要先导入数据并进行描述性统计。
首先，我们可以使用Stata的"import"命令将数据导入软件。
然后，我们可以使用Stata的"summarize"命令对数据进行描述性统计，包括均值、标准差等。
回归方程建立：在进行回归分析之前，我们需要先建立回归方程。
在Stata中，我们可以使用"regress"命令进行回归分析。
具体地，我们可以输入"regress Y X"来建立一个简单线性回归方程，其中Y是因变量，X 是自变量。
Stata将自动为我们计算回归系数、标准误差、t值和p 值等统计量。
回归结果解读：通过回归分析，我们可以得到回归方程的系数和显著性检验结果。
系数表示自变量对因变量的影响程度，显著性检验结果则用于判断该影响是否显著。
在Stata的回归结果中，我们可以查看系数的估计值、标准误差、t值和p值。
一般来说，如果p值小于0.05，则我们可以认为该系数是显著的。
回归诊断：在得到回归结果后，我们还需要对回归模型进行诊断，以确保模型的准确性和有效性。
在Stata中，我们可以使用多种方法进行回归诊断，如残差分析、异常值检测等。
通过这些诊断方法，我们可以判断回归模型是否满足线性关系、正态分布、同方差性等假设。
stata估计回归方程
stata估计回归方程Stata是一种广泛使用的统计软件，可用于估计回归方程。
回归分析是一种数据分析技术，可用于确定两个或多个变量之间的关系。
回归模型旨在解释响应变量（也称为因变量）和自变量（也称为解释变量）之间的关系。
在Stata中，可以使用命令reg命令来估计简单线性回归模型和多元线性回归模型。
在本文中，我们将讨论如何使用Stata估计回归方程。
一、简单线性回归方程简单线性回归方程是一种使用单个自变量解释响应变量的回归模型。
下面是一个示例，其中Y是响应变量，X是解释变量。
Y = β0 + β1X + ε其中，Y：响应变量X: 解释变量β0和β1：回归系数ε：误差项在Stata中，可以使用以下代码估计简单线性回归方程：reg y x这将生成以下输出：------------------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------x | .4534248 .0153275 29.580.000 .4223481 .4845014_cons | 3.117376 .3083924 10.10 0.000 2.493708 3.741044------------------------------------------------------------------------------在这个输出中，.453424是解释变量X的回归系数，表明在解释变量每增加1个单位的情况下，响应变量Y预计增加0.453424个单位。
_cons给出截距，表示在解释变量为零时的响应变量。
stata中回归知识点总结
stata中回归知识点总结简单线性回归简单线性回归是回归分析中最基本的形式。
它用于研究一个自变量对一个因变量的影响。
在Stata中进行简单线性回归可以使用reg命令。
比如，我们有一个数据集包含了两个变量x和y，我们想知道x对y的影响，可以使用如下命令进行简单线性回归：```reg y x```这条命令将会输出回归方程的拟合结果，包括截距项和自变量系数。
多元线性回归多元线性回归是回归分析中更常见的形式。
它用于研究多个自变量对一个因变量的影响。
在Stata中进行多元线性回归同样可以使用reg命令。
比如，我们有一个数据集包含了三个变量x1、x2和y，我们想知道x1和x2对y的影响，可以使用如下命令进行多元线性回归：```reg y x1 x2```逻辑回归逻辑回归是用来处理因变量为二值变量的回归分析方法。
在Stata中进行逻辑回归可以使用logit命令。
比如，我们有一个数据集包含了两个变量x和y，其中y是一个二值变量（比如0和1），我们想知道x对y的影响，可以使用如下命令进行逻辑回归：```logit y x```高级回归技巧除了上述的基本回归分析方法，Stata还提供了许多高级的回归技巧，比如假设检验、多重共线性检验、残差分析等。
其中，假设检验是用来检验回归模型的显著性，通常使用命令test。
多重共线性检验是用来检验自变量之间的相关性，通常使用命令collin。
残差分析是用来检验模型的拟合情况，通常使用命令predict和rvfplot。
总结回归分析是统计学中常用的一种分析方法，它用于研究自变量和因变量之间的关系。
在Stata中，回归分析是一种非常常见的数据分析方法，包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归和一些高级回归技巧。
希望本文对Stata用户们有所帮助。
stata计算回归系数之和
stata计算回归系数之和回归系数是统计分析中常用的概念，它可以帮助我们理解变量之间的关系以及预测未来的结果。
在Stata中，我们可以使用回归分析来计算回归系数，并通过其和来评估变量之间的总体效应。
在回归分析中，我们首先需要选择一个因变量和一个或多个自变量。
然后，通过拟合一个线性模型，我们可以得到每个自变量的回归系数。
回归系数表示自变量的单位变动对因变量的影响程度。
在计算回归系数之和时，我们可以将每个自变量的回归系数相加。
假设我们想要研究学生的考试成绩与他们的学习时间和睡眠时间之间的关系。
我们可以使用Stata来进行回归分析并计算回归系数之和。
我们需要导入数据并定义因变量和自变量。
假设我们的数据集包含了学生的考试成绩、学习时间和睡眠时间。
接下来，我们可以使用regress命令来进行回归分析。
假设我们将考试成绩作为因变量，学习时间和睡眠时间作为自变量。
命令的格式如下：regress 考试成绩学习时间睡眠时间Stata将计算出学习时间和睡眠时间对考试成绩的回归系数。
我们可以将这些系数相加，得到回归系数之和。
总结起来，使用Stata计算回归系数之和的步骤如下：1. 导入数据并定义因变量和自变量。
2. 使用regress命令进行回归分析。
3. 得到每个自变量的回归系数。
4. 将回归系数相加，得到回归系数之和。
通过计算回归系数之和，我们可以评估自变量对因变量的整体影响。
这样的分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并为未来的预测提供依据。
在实际应用中，我们可以根据回归系数之和来制定相应的决策或采取相应的措施。
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第十章 直线回归和相关
本章使用的STATA 命令为：
例10－1 为了研究血清胆固醇含量与舒张压之间是否存在依存关系，2006年在郑州某大学随机抽取10名成年男性，测得他们的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg ）如表10-1，请作统计分析。
表10-1 10名成人的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg ）
指标 编 号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 胆固醇X 307 259 341 237 254 416 267 320 374 316 舒张压Y
80
75
90
70
75
105
70
85
88
78
0H ：总体回归方程不成立（0β=）
1H ：总体回归方程成立（0β≠）
α=0.05
解：STATA 数据：
STA TA 命令为：
结果：
t=8.07 ,P 值<0.001(Stata 输出值0.000),构建直线回归方程 将a 和b 代入式（10-2），可知，
X Y
178.062.26ˆ+= 本例中，b 的统计学意义为：血清胆固醇含量每增加1mg/dL ，总体中舒张压平均增加0.178mmHg 。
总体均数X
Y
μ的区间估计 给定0X X ＝时，Y 的总体均数的点估计，例10－1中，当
自变量X 取值为307 mg/dL 时。
个体Y 值的容许区间估计 给定0X X ＝值时，估计总体中个体Y 值的波动范围，以例10-1中第一个样本点的数据（307,80）为例。
STATA 命令：
结果：
x
y
yhat stdp stdf clm1 clm2 clp1 clp2 307 80 81.23 1.19 3.96 78.4 84.05 71.86 90.59 259 75 72.69 1.63 4.11 68.84 76.53 62.97 82.41 341
90 87.27 1.39 4.02 84 90.55 77.76 96.78
237 70 68.78 1.99 4.27 64.08 73.48 58.69 78.87 254 75 71.8 1.7 4.14 67.77 75.83 62 81.59 416 105 100.61 2.64 4.61 94.37 106.86 89.72 111.51 267 70 74.11 1.51 4.07 70.54 77.69 64.49 83.73 320 85 83.54 1.22 3.97 80.66 86.42 74.16 92.92 374 88 93.14 1.86 4.21 88.74 97.55 83.19 103.1 316 78 82.83 1.2 3.96 79.98 85.67 73.46 92.2
例10－2某发热门诊医生根据患者就诊顺序随机抽取12名20～40岁发热患者，试探
讨体温与脉搏之间的伴随关系，数据见表10-4。
表10-4 12名发热患者的体温（℃）与脉搏（次/分）
指标
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
体温X41.0 37.5 40.7 38.4 38.8 40.0 38.0 39.0 39.5 39.8 40.8 39.6 脉搏Y135 85 134 108 120 124 106 117 125 130 138 135
解：STATA数据
H0: ρ＝0
H1: ρ≠0
α
=
.0
05
STA TA命令：
结果：
P<0.0001，体温与脉搏存在线性相关关系。
例10－3某医生研究新生儿缺氧缺血性脑病（hypoxic-ischemic encephalopathy，HIE）临床分度与其血浆MDA含量（出生后第7天）的关系，获得了如下资料，试分析HIE临床分度（1轻度，2中度，3重度）与血浆MDA含量的相关方向及相关程度。
HIE临床分度 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 MDA(umol/L)7.4 7.0 6.7 6.3 8.1 7.2 8.4 8.9 8.8 11.5 10.6 10.2 11.0 本例目的在于分析HIE临床分度与血浆MDA含量的关系，从数据特征上看, HIE临床
r。
分度是等级资料，血浆MDA含量是连续性变量，因此应计算Spearman等级相关系数
s
同样地，s r 是样本相关系数，仅为总体相关系数s ρ的一个点估计，还应做总体相关系数s ρ是否为0的假设检验，其无效假设与备择假设分别为：
H 0: 0=s ρ H 1: s ρ≠0 解：STATA 数据如下：
STA TA 命令如下：
结果：
P<0.0001，HIE 临床分度（1轻度，2中度，3重度）与血浆MDA 含量存在Spearman 相关关系。