计量经济学Stata软件应用3---【【Stata软件回归分析应用之模型预测】】

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回归分析及Stata软件应用

阅读感受
在阅读这本书的过程中，我不仅学会了如何进行回归分析，还学会了如何更有效地使用Stata软件。这些知识和技能将对我的未来学习和职业生涯产生积极的影响。我相信这本书对于其他读者也会有很大的帮助，无论是初学者还是有一定经验的统计学者。
目录分析
目录分析
在当今的统计分析领域，回归分析是一种广泛应用的方法，用于探索变量之间的关系，以及预测和解释数据的变化。而Stata软件则是一款功能强大且易用的统计软件，被广泛应用于各种数据分析和处理任务中。《回归分析及Stata软件应用》这本书，以其独特的视角和实用的方法，为读者提供了回归分析和 Stata软件应用方面的深入指导。
目录分析
在这一章中，本书介绍了一些高级的回归分析方法，包括多重共线性处理、交互效应模型、时间序列回归模型等。还介绍了如何在Stata中实现这些方法。
目录分析
在这一章中，本书详细介绍了Stata编程的基础知识和自定义函数的编写方法。通过学习这一章，读者可以了解如何编写自己的Stata程序，以实现更复杂的分析和数据处理任务。
阅读感受
《回归分析及Stata软件应用》是一本理论与实践相结合的好书。它不仅提供了回归分析的基础知识，还通过Stata软件的应用展示了如何在实际问题中应用这些知识。这本书的案例和实例非常丰富，使得我可以深入理解回归分析的应用场景和技巧。书中的软件操作指南也为我提供了极大的帮助，让我可以轻松地使用Stata软件进行各种统计分析任务。
精彩摘录
Stata软件是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各种领域。它可以帮助用户完成从数据管理到高级统计分析的各种任务。Stata软件支持多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、有序回归等。
精彩摘录

stata 计算回归系数估计值命令

一、Stata简介Stata是一款统计分析软件，广泛应用于社会科学和健康科学领域。

其强大的数据分析功能和直观的操作界面深受用户喜爱。

在Stata中，回归分析是常见的统计方法之一，通过回归分析可以探究自变量和因变量之间的关系，进而进行预测和解释。

二、回归系数估计回归分析中，我们经常关注的是回归系数的估计值。

回归系数代表了自变量对因变量的影响程度，是回归分析的核心参数之一。

在Stata 中，我们可以通过命令来计算回归系数的估计值，从而进行数据分析和解释。

三、命令输入在Stata中，计算回归系数估计值的命令非常简单，一般为“regress”命令，具体格式为：```regress dependent_variable independent_variable1 independent_variable2…```其中，dependent_variable代表因变量，independent_variable1、independent_variable2等代表自变量。

通过输入这样的命令，Stata 会自动进行回归分析并输出回归系数的估计值。

四、命令解释1. dependent_variable：因变量是回归分析中必不可少的部分，它代表了我们要探究的现象或变量。

在Stata中，这一部分通常是一个连续型变量。

2. independent_variable1、independent_variable2…：自变量则是我们用来解释因变量的变量，可以是一个或多个。

自变量可以包括连续型变量和分类变量。

五、命令示例为了更好地理解如何使用“regress”命令计算回归系数估计值，以下是一个具体的命令示例：```regress height weight age```在这个示例中，我们想要探究身高（height）和体重（weight）对芳龄（age）的影响。

通过输入上述命令，Stata会对这些变量进行回归分析并输出相应的回归系数估计值。

Stata软件应用

1.3Stata主要功能模块介绍
Stata软件具有数据处理、绘图、统计分析、回归分析

和编程处理这五大主要功能，其相互配合，可以完成系统完整的数据分析和处理任务。 1.3.1数据处理用户得到第一手数据之后要做的就是对数据进行基本的处理，主要包括数据的读入、类型的转换、压缩等，此外还可以对数据进行基本的描述分析，包括频数分布、离散趋势、集中趋势的分析等等。 1.3.2绘图绘图是进行数据分析的又一种重要的分析工具，Stata 提供了强大的绘图功能，主要包括散点图、线图、条形图、直方图、饼图、箱线图、函数图等图形的绘制和相应设定。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.2Stata帮助系统 Stata为用户提供了强大的帮助系统，新用户可以通过
帮助系统的应用，更好地利用Stata完成自己所需要的功能和操作。Stata的帮助系统主要由Stata手册、Stata 自带帮助和网络帮助三个方面组成。（一）Stata手册是一本学习Stata使用的权威书籍，它按字母顺序排列出了Stata所有相关的命令。（二）Stata自带帮助系统是使用最方便，也是最常用的方法。其语法格式为：help [所要查询命令] （三）Stata的网络帮助系统更为强大，用户可以在网上查找Stata还没有内置化的命令，实现自行安装。
1.2 Stata窗口及基本操作
Stata最主要的部分是由四大窗口组成的，它们是分别是命
令回顾窗口（Review）、结果窗口（Results）、变量窗口（Variables）、和命令输入窗口（Command），接下来，将会详细地介绍一下这四个窗口。（1）命令回顾窗口（Review），主要是用来临时性存储已经执行过的命令语句的窗口，这些执行的命令语句主要包括两种：一种是直接从命令窗口中输入的命令，另一种是通过窗口菜单操作转化而成的命令。Review窗口可以临时性存储自Stata本次运行到结束的所有命令，若Stata中途或最终被关闭，则所有的命令语句将会自动消失，若想永久保存这些命令，可以通过使用log命令或单击右键实现存储。在Stata运行过程中，可以重复使用显示在Review窗口中的命令，只需要左键单击命令，该命令将会重新显示在 Command窗口中，供用户进行修改和执行。

运用Stata建立计量经济学模型

9/2/2020
13
6、运用模型（regress postestimation）
➢ 常用模型回归系数的意义 ➢ 线性模型：边际效应
^
^
^
yi 0 1 xi
^
1
dy dx
➢ 线性-对数模型：自变量的相对变化引起因变量的绝对变化
^
^
^
yi 0 1 ln xi
^
1
dy dx
9/2/2020
➢ 趋势图法
➢ line r year, yline(0)
➢ Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
➢ estat bgodfrey,lags(1 2 3)
➢ Durbin’s alternative test for autocorrelation
➢ estat dubinalt,lags(1 2 3)
➢ 第一次迭代后停止，两步法
➢ prais m gdp, twostep
➢ 矫正同时存在异方差和序列相关之Newey-West
➢ 假定模型存在异方差和滞后3阶的序列相关，用 OLS估计Newey-West标准误
➢ Newey m gdp, lag(3)
9/2/2020
10
5、修正模型
➢ （3）多重共线性的修正
➢6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、……；
➢7、整理：关闭日志、生成do文件备用
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19
➢ 通过信息矩阵检验执行的white异方差检验
➢ estat imtest, white
➢
9/2/2020
解析检验的零假设H0：同方差

计量经济学Stata软件应用

40
30
20
10
0
0
5
10
15
20
years of education
Fitted values
hourly wage
整理ppt
13
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；
入wage，在Independent Variables选项框中选择或键入edu→点击OK即可
整理ppt
11
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
5、生成新变量 z 为上一个回归的拟合值，生成新变量 u 为上一个回归的残差；然后根据 u 对数据进行从小到大的排序，并列出 u 最小的5个观测。命令如下： predict z (生成拟合值) predict u, residual ( 生成残差 ) sort u (根据 u 对数据从小到大排序) list wage z u in 1/5 (列出 u 最小的5个观测值以及对应的实
残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度，分别为k=1，
n-k-1=1225-1-1=1223，n-1=1225-1=1224；第4列为均方和(MSS)，由各项
平方和除以相应的自由度得到。
(3) 表右上方区域给出了样本数(Number of obs)、判定系数(R-squared)、
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
(1) 表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量wage，解释变量edu，截距项constant；第2列回归系数的OLS估计值；第3列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值；

stata logit回归模型结果解读

stata logit回归模型结果解读
Logistic回归（Logit回归）是一种用于预测二元结果变量的统计模型。

它可以帮助我们理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。

以下是
对Logit回归模型结果的解读。

首先，我们需要关注回归系数（coefficients）。

回归系数告诉我们当一
个自变量增加1个单位时，对因变量的影响。

回归系数的符号表示影响的方向，正值表示正向影响，负值表示负向影响。

系数的大小表示影响的强度，
绝对值越大意味着影响越强。

其次，我们关注回归系数的显著性。

显著性表示回归系数与因变量之间
的关系是否具有统计学意义。

如果回归系数的p值小于设定的显著性水平
（通常为0.05），我们可以认为这个自变量对因变量有显著影响。

此外，我们还可以通过回归系数的指数函数（指数翻译）来解释结果。

通过对回归系数应用指数函数，我们可以得到一个因变量增加1个单位时的
相对概率变化。

例如，一个自变量的回归系数为0.5，那么每增加1个单位，因变量的概率增加的相对比例为exp(0.5)。

最后，我们可以使用伪R^2来衡量模型的拟合优度。

伪R^2度量了模型
解释数据方差的程度，其值范围通常为0到1，越接近1表示模型的拟合优
度越好。

在进行Logit回归模型结果解读时，我们需要综合考虑以上几个方面的
内容。

通过解读回归系数及其显著性，应用指数翻译，并考虑伪R^2值，我
们可以对模型进行全面的理解和解释。

这样的解读将有助于我们理解自变量
对因变量的影响，并做出准确的预测。

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¿¾¼ÃÑ§Èí¼þÓ¦Ó
> Ã¿Î¼þ¡¿\10649289\stata10\¹¤×Ê·½³Ì1.dta

利用stata实现的固定效应面板回归模型

利用stata实现的固定效应面板回归模型利用 Stata 实现的固定效应面板回归模型介绍：在经济学和社会科学研究中，面板数据是一种常用的数据类型。

面板数据是对多个个体（如国家、公司、个人等）在多个时间点上进行观察的数据集。

其中，固定效应面板回归模型是一种广泛应用的面板数据分析方法，用于探究个体固定效应对变量的影响。

本文将介绍如何利用 Stata 软件实现固定效应面板回归模型，并提供对该模型的观点和理解。

一、固定效应面板回归模型简介固定效应模型是一种控制个体固定特征对因变量的影响的面板数据分析方法。

该模型假设个体固定效应与解释变量无关，并通过在回归方程中引入个体虚拟变量（也称为个体固定效应）来控制个体固定效应。

固定效应面板回归模型的普通最小二乘（OLS）估计方法遇到了估计方程的内生性问题，因为个体固定效应与解释变量可能存在相关性。

为了解决这个问题，可以使用差分法（first-difference）或者称差分估计法（fixed-effects estimator）来估计固定效应模型。

二、使用 Stata 实现固定效应面板回归模型的步骤下面将介绍如何利用 Stata 实现固定效应面板回归模型的基本步骤。

1. 数据准备和导入将面板数据准备好，并导入 Stata 软件中。

确保数据包含个体识别变量和时间变量，以便进行面板数据分析。

2. 检查面板数据的平衡性在进行面板数据分析之前，需要检查面板数据的平衡性。

即每个个体的观察次数是否均匀分布，是否存在缺失值等。

可以使用 Stata 提供的面板数据检验命令来完成这一步骤。

3. 运行固定效应面板回归模型使用 Stata 提供的 `xtreg` 命令运行固定效应面板回归模型。

在命令中指定因变量和解释变量，并使用 `fe` 选项来引入个体虚拟变量。

4. 结果解释和分析解读回归结果并进行进一步的分析。

可以关注个体固定效应的系数估计，该系数估计反映了个体固定效应对因变量的影响。

计量经济学基础与STATA应用

计量经济学基础与STATA应用基本概念【经典假设】1、模型为线性；（多项式、对数、倒数、对数倒数、含有时间趋势）2、X为变量；3、残差序列（条件）均值为0；4、残差序列（条件）方差齐性，即同方差；5、残差序列之间无自相关性；6、残差序列与解释变量不相关；7、解释变量之间不存在完全的线性关系；8、残差序列服从正态分布。

【残差正态性检验】1、残差直方图：histogram e, norm freq2、利用偏度系数和峰度系数：sktest3、正态概率图：问题检验与解决【多重共线性】完全多重共线性：参数无法唯一确定，方差无穷大。

不完全多重共线性：方差增大诊断方法：1、模型判定系数R方值高而具有显著的t值得变量少2、解释变量之间有高度的两两相关3、检查偏相关4、辅助回归5、病态指数6、方差膨胀因子（VIF）补救方法：1、利用先验信息2、横截面数据与时间序列数据并用3、剔除变量（有可能出现模型的设定偏误）4、变量替换（一阶差分：可能使得残差存在一定的相关性、比率：可能使得残差不再同方差）5、补充新的数据6、在多项式回归中降低共线性【异方差】原因：1、按照边错边改边学习模型，人们在学习的过程中，其行为误差随着时间的延长而减少；2、数据采集技术的改进3、异常值出现4、回归模型的设定不正确，如遗漏重要变量5、回归元的分布呈偏态，如收入6、不正确的数据变换或函数变换7、横截面数据中更为常见问题：系数依旧无偏，估计方差增大，t值变小，从而导致本来显著地回归系数变成了统计不显著诊断方法：1、图解法：残差平方对y预测值或某一解释变量2、帕克检验：先用OLS产生残差，再用残差平方对X回归，系数显著就有异方差；3、格莱泽检验：先用OLS产生残差，用残差的绝对值对X的各种变换回归；4、戈德菲尔德-匡特检验：先将X的观测值按升序排列，略去居中的c个观测，将前后分成两组分别回归得到各自的残差平方和，做F检验5、布劳殊-培干-戈弗雷检验（BPG检验）：先回归得到残差平方和，计算残差平方和的均值，构造pi=ui2/均值，用pi对全部或部分X做回归，得到ESS，做卡方检验：estat hettest 6、怀特检验（White检验）：回归得到残差平方和，用残差平方和对X和X方和X交叉项做回归，得到R方，对nR2做卡方检验：estat imtest,white7、寇因克-巴塞特检验（KB检验）：残差平方和对预测Y平方做回归解决：当方差已知，WLS当方差未知，误差方差正比于X2，两边除以X误差方差正比于X，两边除以根号X误差方差正比于Y均值的平方，两边除以Y均值进行对数转换。

Stata软件之回归分析

40 0
0
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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。

数据分析与Stata软件应用-第3章

. histogram varname, hist_options
3 数据的描述与Stata实现
• 3.3.3 散点图 • Stata中绘制散点图的命令语法如下：
. scatter varlist [if] [in] [, scatter_options] . graph twoway scatter varlist [if] [in] [, scatter_options] . twoway scatter varlist [if] [in] [, scatter_options] • 上述几个命令是等价的，实际使用中第一个最为常用。
. tabstat varlist, stats(stats_options)
3 数据的描述与Stata实现
• 3.2 分类变量数据的分布特征描述 • 3.2.1 列联表分析基本原理 • 交叉列联表分析除了列出交叉分组下的频数分布外，还需
要分析两个变量之间是否具有独立性或一定的相关性。 • Stata提供了多种适用于不同相关系数的相关关系，相关系
3 数据的描述与Stata实现
• 3.1数值变量数据的分布特征描述
varname2变量的各个组别上的和。即第1个扇形的大小为varname2变量设定为第1个类别时，所有观测个案的varname1变量的取值的和。
• 第3种，绘制多个变量的饼图：. graph pie varname1 varname2 … • 此时得到的饼图中每一个扇形对应一个变量，每一个扇形的大小对应
的相关系数进行计算，并进行独立性检验。varname1为生成的交叉列联表的列变量，varname2为生成的交叉列联表的行变量
3 数据的描述与Stata实现
• 3.3 数据的图形描述 • 3.3.1 Stata绘图简介 • Stata中绘制的图形由4个部分组成： • ⑴由横轴和纵轴围成的图形核心部分； • ⑵核心部分中的附加部分，如轴线间隔、连线、数值显示等； • ⑶核心部分周围的附加部分，如图形名称、坐标值说明、图例

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做完回归如何预测未来

stata做完回归如何预测未来篇一:《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。

stata中预测值命令

stata中预测值命令Stata中预测值命令的使用Stata是一款广泛使用的统计软件，它提供了丰富的功能和命令，用于数据分析和预测。

其中，预测值命令是Stata中一个重要的功能，可以根据建立的模型预测未来的观测值。

本文将介绍Stata中预测值命令的基本用法，帮助读者更好地理解和应用该命令。

在Stata中，预测值命令的基本语法为：predict [新变量名] [选项]。

其中，新变量名是用户自定义的变量名，用于存储预测值；选项是可选的，用于指定预测值的计算方法和其他参数。

我们需要建立一个模型。

在Stata中，常用的模型包括回归模型、时间序列模型、生存分析模型等。

以回归模型为例，假设我们有一个自变量x和一个因变量y，我们可以使用regress命令建立一个简单的线性回归模型：regress y x。

建立好模型后，我们可以使用预测值命令来进行预测。

例如，我们可以使用predict命令来预测因变量y的值，并将预测结果存储在一个新的变量中：predict y_pred。

在上述命令中，y_pred是用户自定义的新变量名，用于存储预测值。

通过这个命令，Stata会根据我们建立的回归模型，计算出每个观测值对应的预测值，并将结果保存在y_pred变量中。

除了基本的预测值命令，Stata还提供了一些选项，用于控制预测值的计算方式和输出格式。

例如，我们可以使用选项xb或stdp来计算边际效应或标准误差，并将结果存储在相应的变量中。

具体的选项使用方法可以在Stata的帮助文档中查阅。

Stata还提供了其他一些预测值命令，用于特定类型的模型或特定的预测需求。

例如，对于时间序列模型，我们可以使用ts predict 命令来进行预测；对于生存分析模型，我们可以使用stcox命令来预测生存概率等。

Stata中的预测值命令是一个非常有用的功能，可以帮助我们根据建立的模型对未来的观测值进行预测。

通过合理使用预测值命令，我们可以更好地理解数据，并做出准确的预测。

计量经济学Stata软件应用3---【【Stata软件回归分析应用之模型预测】】--1次课

.0462988 .0024392 .4334593 -2.703585
.1988509 .1324028 .6220818 14.87159
Dependent variable: final
Command: regress
Variables left as is: attend,inear Prediction
std f
= Standard Error (forecast)
[lb , ub] = [95% Prediction Interval]
结果显示，满足上述条件的学生期末成绩的点预测值为
70.683，样本外预测误差的标准误为12.9617，置信水平为
Coef .
.1225748 .067421
.5277705 6.084002
Std. Err.
t
.0388468 .0330947 .0480319 4.475446
3.16 2.04 10.99 1.36
P> |t|
0.002 0.042 0.000 0.174
[95% Conf. Interval]
All
xb
57.6662
Key: xb = Linear Prediction
结果被解释变量学生英语期末成绩 (final) 的预测值为 57.6662。
Stata软件操作实例
2、预测。如果想得到attend=90、homework=90、entry=90
的学生的期末成绩，须在adjust命令中指定各解释变量的取
值；并且进行样本外预测，加入stdf、ci 等选项后可得到样
本外预测值的标准误和置信水平为95%的置信区间。
键入命令：adjust attend=90 homework=90 entry=90, stdf ci

stata中预测值命令

stata中预测值命令Stata中预测值命令是数据分析中常用的功能之一，它可以根据已有的数据模型，利用模型参数对新的数据进行预测。

本文将介绍Stata中常用的预测值命令，并结合实例说明如何使用这些命令进行预测分析。

一、回归模型预测在Stata中，最常用的预测命令是regress或areg，它们用于估计回归模型的参数，并可以通过predict命令生成预测值。

例如，我们可以使用以下命令估计一个简单的线性回归模型：```regress y x```其中，y是因变量，x是自变量。

估计完成后，我们可以使用以下命令生成预测值：```predict yhat```这样，Stata会生成一个新的变量yhat，其中包含了根据回归模型预测的y的值。

二、时间序列预测Stata也提供了一些专门用于时间序列分析的命令，如arima、arma 等。

这些命令可以用于估计时间序列模型的参数，并生成预测值。

例如，我们可以使用以下命令估计一个ARIMA模型：```arima y, arima(1,1,1)```估计完成后，我们可以使用以下命令生成预测值：```predict yhat, dynamic(n)```其中，n是我们希望预测的时间点的个数。

Stata会生成一个新的变量yhat，其中包含了根据ARIMA模型预测的y的值。

三、分类模型预测除了回归和时间序列模型，Stata还可以用于分类模型的预测。

例如，我们可以使用以下命令估计一个logistic回归模型：```logit y x```估计完成后，我们可以使用以下命令生成预测值：```predict yhat, p```这样，Stata会生成一个新的变量yhat，其中包含了根据logistic 回归模型预测的y的概率。

四、交互效应预测在一些情况下，我们需要考虑自变量之间的交互效应。

Stata提供了一些命令用于估计交互效应模型，并生成预测值。

例如，我们可以使用以下命令估计一个包含交互效应的回归模型：```regress y x1 x2 x1*x2```估计完成后，我们可以使用以下命令生成预测值：```predict yhat```Stata会生成一个新的变量yhat，其中包含了根据包含交互效应的回归模型预测的y的值。