Stata软件之回归分析模板.ppt

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。
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，Baidu Nhomakorabea存该运行结果；
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。
y 1x u 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。
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
edu exp
expsq health migrant wage
mo re
f loat f loat f loat f loat
%9 .0g %9 .0g %9 .0g %9 .0g
float %9.0g float %9.0g
f loat f loat f loat f loat
%9 .0g %9 .0g %9 .0g %9 .0g
Va riab le
Obs
Mean Std. Dev.
M in
M ax
a ge ed u ex p ex psq wa ge
1225 1225 1225 1225 1225
36.79755 8.992653
21.8049 613.9776
7.1255
10.67631 2.719068 11.77443 548.3072 4.766828
obs:
1,225
v ars:
11
25 Aug 2009 08:38
s ize:
58,800 (99.4% of memory free)
storage display variable name type format
va lue la bel
variable label
age female married edulevel
二、简单回归分析的Stata基本命令
简单线性回归模型 ( simple linear regression model ) 指 只有一个解释变量的回归模型。如：
y 0 1x u
其中，y 为被解释变量，x 为解释变量，u 为随机误差项， 表示除 x 之外影响 y 的因素；1称为斜率参数或斜率系 数，0称为截距参数或截距系数，也称为截距项或常数项。 简单线性回归模型的一种特殊情况：
的残差（即 ei yi yˆi ）。
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
实验 1 简单回归分析：教育对工资的影响
劳动经济学中经常讨论的一个问题是劳动者工资的决定。不 难想象，决定工资的因素有很多，例如能力、性别、工作经验、 教育水平、行业、职业等。在这里仅考虑其中一种因素：教育 水平，建立如下计量模型：
age in years 1:female; 0:male 1:married; 0:unmarried 1:primary; 2:junior; 3:senior;
4:college years of education years of work experience:
age-edu-6 exp^2 1:bad; 2:good; 3:very good 1:migrant worker; 0:local worker hourly wage
wage 0 1edu u,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(3.1)
其中，wage 为被解释变量，表示小时工资，单位为元；edu 为解释变量，表示受教育年限，即个人接受教育的年数，单 位为年；u为随机误差项。假定模型(3.1)满足简单回归模型的 全部5条基本假定，这样0, 1的OLS估计量 ˆ0, ˆ1 将是最佳线性 无偏估计量。请根据表S-2中给出的数据采用Stata软件完成上 述模型的估计等工作。
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。
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；
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Contains data from D:\½²¿Î×ÊÁÏ\ÖÜÝíµÄÉÏ¿Î×ÊÁÏ\Êý¾Ý\¡¾ÖØÒª¡¿\¡¾¼ÆÁ¿¾­¼ÃѧÈí¼þÓ¦Ó
> ÿμþ¡¿\10649289\stata10\¹¤×Ê·½³Ì1.dta
母reg。
➢ regress y x, noconstant
y 对 x 的回归，不包含截距项 (constant)，即过原点回归。
➢ predict z
根据最近的回归生成一个新变量 z，其值等于每一个观测
的拟合值（即
yˆ
）。
i
➢ predict u, residual
根据最近的回归生成一个新变量 u，其值等于每一个观测
16 0 0 0
1.25
60 19 50 2500 37.5
lnwa ge
1225 1.808352 .5307399 .2231435 3.624341
第1列：变量名； 第2列：观测数； 第3列：均值； 第4列：标准差； 第5列：最小值； 第6列：最大值。
三、简单回归分析的Stata软件操作实例