STATA 第一章 回归分析
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回归分析完整步骤-吐血推荐
stata回归分析完整步骤——吐血推荐****下载连乘函数prod,方法为:findit dm71sort stkcd date //对公司和日期排序gen r1=1+r //r为实际公司的股票收益率gen r2=1+r_yq //r_yq为公司的预期股票收益率egen r3=prod(r1),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计复合收益率egen r4=prod(r2),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计预期的复合收益率gen r=r4-r3capture clear （清空内存中的数据）capture log close （关闭所有打开的日志文件）set mem 128m （设置用于stata使用的内存容量）set more off （关闭more选项。
如果打开该选项，那么结果分屏输出，即一次只输出一屏结果。
你按空格键后再输出下一屏，直到全部输完。
如果关闭则中间不停，一次全部输出。
）set matsize 4000 （设置矩阵的最大阶数。
我用的是不是太大了？）cd D: （进入数据所在的盘符和文件夹。
和dos的命令行很相似。
）log using （文件名）.log,replace （打开日志文件，并更新。
日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果，如果你修改了文件内容，replace选项可以将其更新为最近运行的结果。
）use （文件名）,clear （打开数据文件。
）（文件内容）log close （关闭日志文件。
）exit,clear （退出并清空内存中的数据。
）假设你清楚地知道所需的变量，现在要做的是检查数据、生成必要的数据并形成数据库供将来使用。
检查数据的重要命令包括codebook，su，ta，des和list。
其中，codebook提供的信息最全面，缺点是不能使用if条件限制范围，所以，有时还要用别的帮帮忙。
su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。
【stata代码模板】回归分析、回归系数的若干检验_regress_cnsreg_test
【stata代码模板】回归分析、回归系数的若干检验_regress_cnsreg_test（1）线性模型简易代码——————————————模板————————————————regress 被解释变量解释变量if var=value,noconstant beta level(#) ——————————————模板————————————————If用于筛选满足条件的数据，可缺省。
Noconstant要求没有截距项，可缺省。
Beta要求显示标准化后的系数，即beta系数，可缺省。
Level(#)要求显示系数估计值置信区间的置信度，置信度为#%，可缺省，缺省为95%置信度。
比如，用语文、数学成绩对英语成绩作回归，置信区间为90%：regress English Chinese Maths,level(90)（2）带虚拟变量的回归————————————————模板————————————————regress 被解释变量解释变量若干i.虚拟变量if var=value,noconstant beta level(#) ————————————————模板————————————————比如，想要用语文成绩、数学成绩、性别对英语成绩作回归：regress English Chinese Maths i.gender（3）带约束条件的回归有时候要求解释变量系数之间满足一定关系，比如两个被解释变量系数之和要求等于1等等，附加约束的回归为：————————————————模板————————————————constraint 约束编号约束方程cnsreg 被解释变量解释变量if var=value,constraint(约束编号) noconstant level(#) ————————————————模板————————————————比如，要用语文成绩、数学成绩对英语成绩，其中要求语文成绩系数和数学成绩系数之和为1constraint 1 Chinese+Maths=1cnsreg English Chinese Maths,constraint(1)以下是回归模型系数的若干检验，以回归模型regress y x1 x2 x3 x4来说明（4）检验约束条件是否成立比如检验x1+x2之和是否为1：regress y x1 x2 x3 x4test x1+x2=1（5）检验某几个回归系数是否一起为零比如，要检验x2，x3，x4是否一起为零：regress y x1 x2 x3 x4test x2 x3 x4（6）检验某几个回归系数是否相等比如，要检验x1是否等于x2 regress y x1 x2 x3 x4test x1=x2。
stata时间序列回归步骤命令
stata时间序列回归步骤命令1.引言1.1 概述概述部分的内容：时间序列回归是一种经济学和统计学领域中常用的分析方法，用于研究随时间变化的因果关系。
它涉及使用时间上的观测数据来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的值。
Stata是一种功能强大的统计软件，广泛用于数据分析和经济研究。
在Stata中，有一系列的命令可供使用，用于进行时间序列回归分析。
本文将介绍使用Stata进行时间序列回归分析的步骤和相应的命令。
通过学习这些命令，读者将能够熟练地使用Stata进行时间序列回归分析，并获得准确和可靠的结果。
本文主要包括以下章节内容：1. 引言部分介绍了时间序列回归的概述、文章结构和目的，旨在帮助读者全面了解本文内容。
2. 正文部分将详细介绍时间序列回归的概念和原理，并介绍Stata中的时间序列回归命令。
这些命令包括数据准备、建立模型、模型估计和统计推断等步骤。
3. 结论部分对本文进行总结，并展望时间序列回归在未来的应用前景。
同时，还会指出时间序列回归分析中可能存在的局限性，以及可能的改进方向。
通过本文的学习，读者将了解时间序列回归分析的基本概念和步骤，掌握对时间序列数据进行回归分析的方法和技巧，并能够运用Stata软件进行实际的分析工作。
1.2文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。
第一部分为引言部分，目的是对时间序列回归步骤命令进行一个概述，并说明本文的目的。
接下来，第二部分将详细介绍时间序列回归的概念和一般步骤，并使用stata命令进行说明。
同时，本文还将重点介绍两个关键要点，这些要点对于正确进行时间序列回归分析非常重要。
最后，第三部分为结论，将总结本文的主要内容，并展望一下未来可能的研究方向。
在正文部分，我们将首先概述时间序列回归的基本概念，并提供了一个对该方法的整体认识。
然后，我们将详细介绍stata时间序列回归步骤命令的使用方法，包括数据导入、变量设定、模型拟合和结果解释等。
计量经济学Stata软件应用【Stata软件之回归分析】次课PPT课件
obs:
1,225
vars:
11
25 Aug 2009 08:38
size:
58,800 (99.4% of memory free)
storage display variable name type format
value label
variable label
age female married edulevel
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。
.
4
二、简单回归分析的Stata基本命令
➢ regress y x 以 y 为被解释变量，x 为解释变量进行普通最小二乘 (OLS)回归。regress命令可简写为横线上方的三个字 母reg。
结果显示“工资方程1.dta”数据文件包含1225个样本和11个 变
量；11个变量的定义及说明见第3列。
.
8Hale Waihona Puke 三、简单回归分析的Stata软件操作实例
3、变量的描述性统计分析。对于定量变量，使用summarize 命令：su age edu exp expsq wage lnwage，得到以下运行结 果，保存该运行结果；
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；
.
7
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Contains data fromD:\½²¿Î×ÊÁÏ\ÖÜÝíµÄÉÏ¿Î×ÊÁÏ\Êý¾Ý\¡¾ÖØÒª¡¿\¡¾¼ÆÁ¿¾¼ÃѧÈí¼þÓ¦Ó
> ÿμþ¡¿\10649289\stata10\¹¤×Ê·½³Ì1.dta
stata：回归分析
stata：回归分析回归分析这是⼀个回归分析的例⼦。
这个数据集收集了200名⾼中⽣的各科成绩，包括science、math、reading 和social studies。
变量female是⼀个⼆分类变量，1为⼥，0为男。
use https:///stat/stata/notes/hsb2(highschool and beyond (200 cases))regress science math female socst readSource | SS df MS Number of obs = 200-------------+------------------------------ F( 4, 195) = 46.69Model | 9543.72074 4 2385.93019 Prob > F = 0.0000Residual | 9963.77926 195 51.0963039 R-squared = 0.4892-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4788Total | 19507.5 199 98.0276382 Root MSE = 7.1482------------------------------------------------------------------------------science | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------math | .3893102 .0741243 5.25 0.000 .243122 .5354983female | -2.009765 1.022717 -1.97 0.051 -4.026772 .0072428socst | .0498443 .062232 0.80 0.424 -.0728899 .1725784read | .3352998 .0727788 4.61 0.000 .1917651 .4788345_cons | 12.32529 3.193557 3.86 0.000 6.026943 18.62364------------------------------------------------------------------------------⽅差分析表A.Source –这是⽅差，模型，残差，总计的来源。
stata第一阶段的回归最小特征值统计量
stata第一阶段的回归最小特征值统计量Stata是一种统计软件，广泛应用于社会科学研究和数据分析。
在使用Stata进行回归分析时，我们经常需要评估回归模型的合理性和可靠性。
回归最小特征值统计量是一种常用的统计方法，可以帮助我们判断回归模型的优劣。
本文将介绍Stata中如何计算和解释回归最小特征值统计量。
在进行回归分析时，我们通常关注的是自变量与因变量之间的线性关系。
回归最小特征值统计量可以帮助我们判断自变量的线性组合是否对因变量有显著影响。
在Stata中，我们可以通过运行回归命令来计算回归最小特征值统计量。
以下是一个示例：```reg y x1 x2 x3```上述命令运行了一个多元线性回归模型，其中y是因变量，x1、x2和x3是自变量。
在回归结果中，Stata提供了回归系数的估计值和显著性水平。
但是，我们无法直接从回归结果中获取回归最小特征值统计量的信息。
为了计算回归最小特征值统计量，我们需要使用Stata中的其他命令。
在Stata中，我们可以使用"estat eigen"命令来计算回归最小特征值统计量。
例如：```estat eigen```上述命令将返回回归最小特征值统计量的相关统计信息，包括最小特征值和对应的p值。
最小特征值表示回归模型中自变量的线性组合对因变量的解释力量。
p值则表示最小特征值的显著性水平。
如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明自变量的线性组合对因变量有显著影响。
解释回归最小特征值统计量的结果可能需要一些统计知识。
回归最小特征值统计量基于协方差矩阵的特征值，由于特征值的性质，回归最小特征值统计量始终为非负值。
较大的最小特征值表示回归模型中自变量的线性组合对因变量的解释力量较强。
当最小特征值接近于零时，说明自变量之间存在多重共线性（multicollinearity）问题，即自变量之间存在较强的线性相关性。
回归最小特征值统计量还有一个重要的应用，即选择自变量子集。
stata回归分析
clear sysuse auto reg mpg weight outreg using d:\temp.txt, replace 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg dis outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg headroom outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg weight dis headroom outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg weight dis headroom foreign outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2
clear sysuse auto table foreign table foreign, nol sum mpg if foreign==0 sum mpg if foreign==1 tabstat mpg, s(N mean median sd min max ) by(foreign) c(s) reg mpg foreign
y 0 1 x1 2 x2 k xk
~iid N (0, )
2
寻找回归关系 graph box varlist 建立回归方程，进行计算 regress var (independent variable) varlist (dependent variables) 残差及其相关信息 predict, (residual/rsstudent/xb/stdp/cooksd /leverage/) 回归拟合图 tw store, estimate table xml_tab；outreg2；estout；modltbl；mktab； outtex；est2tex
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面板数据回归分析是一种用于分析面板数据的统计方法，可以通过观察个体和时间上的变化来研究变量之间的关系。
Stata软件是进行面板数据回归分析的常用工具之一，下面将介绍Stata中进行面板数据回归分析的步骤和方法。
一、数据准备在进行面板数据回归分析前，首先需要准备好相关的数据。
面板数据通常由个体和时间两个维度构成，个体维度可以是不同的个体、公司或国家，时间维度可以是不同的年、季度或月份。
将数据按照面板结构整理好，并确保数据的一致性和准确性，可以直接在Stata中导入数据进行处理。
二、面板数据回归模型选择在进行面板数据回归分析时，需要选择适合的回归模型来研究变量之间的关系。
常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
固定效应模型通过控制个体固定效应来分析变量间的关系，而随机效应模型则假设个体固定效应与解释变量无关。
三、面板数据回归分析步骤1. 导入数据在Stata中，可以使用"import"命令导入面板数据。
例如：`import excel "data.xlsx", firstrow`可以导入Excel文件，并指定首行为变量名。
2. 设定面板数据结构在Stata中，需要将数据设置为面板数据结构，采用"xtset"命令即可完成设置。
例如：`xtset id year`将数据的个体维度设定为"id"，时间维度设定为"year"。
3. 估计面板数据回归模型在Stata中，可以使用"xtreg"命令来估计面板数据回归模型。
例如：`xtreg dependent_var independent_var1 independent_var2, fe`可以用固定效应模型进行回归分析。
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。
（整理）stata回归分析完整步骤-吐血推荐
（整理）stata回归分析完整步骤-吐血推荐stata回归分析完整步骤——吐血推荐****下载连乘函数prod,方法为:findit dm71sort stkcd date //对公司和日期排序gen r1=1+r //r为实际公司的股票收益率gen r2=1+r_yq //r_yq为公司的预期股票收益率egen r3=prod(r1),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计复合收益率egen r4=prod(r2),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计预期的复合收益率gen r=r4-r3capture clear （清空内存中的数据）capture log close （关闭所有打开的日志文件）set mem 128m （设置用于stata使用的内存容量）set more off （关闭more选项。
如果打开该选项，那么结果分屏输出，即一次只输出一屏结果。
你按空格键后再输出下一屏，直到全部输完。
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在此处利用两个简单的回归分析案例让初学者学会使用STATA进行回归分析。
STATA版本：11.0
案例1：
某实验得到如下数据
x 1 2 3 4 5
y 4 5.5 6.2 7.7 8.5
对x y 进行回归分析。
第一步：输入数据（原始方法）
1.在命令窗口输入input x y /有空格
2.回车
得到：
3.再输入：
1 4
2 5.5
3 6.2
4 7.7
5 8.5
end
4.输入list 得到
5.输入reg y x 得到回归结果
回归结果：
=+
y x
3.02 1.12
T= (15.15) (12.32) R2=0.98
解释一下：
SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。
df（degree of freedom）为自由度。
MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coef.表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.001，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。
_cons表示常数项
6.作图可以通过Graphics——>twoway—twoway graphs——>plots——>Create
案例2：加大一点难度
1.
首先将excel另存为CSV格式文件
2. 将csv文件导入STATA,
File——>import——>选第一个
3.输入list
4.进行回归
reg inc emp inv pow
5.回归结果
=-+++
395741.718.18 4.3530.22
inc emp inv pow。