stata软件基本操作和简单的一元线性回归
stata初级入门5线性回归模型估计
1.2.3exposure
exposure(varname)表示约束模型中变量ln(varname) 的系数为1。该选项多出现于计数模型中。
计量经济学软件应用
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2020/6/13
计量经济学软件应用
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2020/6/13
菜单： Statistics > Postestimation > Reports and statistics
引起完全共线性的情况：（1）一个自变量是另一 个自变量的常数倍；（2）一个自变量恰好可以表 达为其它两个或多个自变量的一个线性函数。如果 此情况发生，自变量间就有多重共线性关系。
*自变量的样本有变异：在样本中，自变量不为相 同的常数。
同方差性（亦称有效性）：var(u|x1,x2,x3,….)=σ2。
系数的方法。
method包括：
dw: rho_dw=1 - dw/2, 其中 dw 是Durbin-Watson值 regress:从残差回归方程et=rho_regress*et-1+vt freg:从残差回归方程中et=rho_freg*et+1+vt tscorr: rho=e‘et-1/e’e, 其中e和et-1 是残差和滞后一期残差。 theil: rho=rho_tscorr * (N-k)/N
rconsum
rneti _cons
Coef. Std. Err.
t P>|t|
.6478134 .0387183 482.8383 265.268
16.73 0.000 1.82 0.079
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。
一元回归的stata实例和stata命令运行结果的存储与调用
一元回归的stata实例和stata命令运行结果的存储与调用
在Stata中，我们可以使用`regress`命令进行一元回归分析。
下面是一个示例：
假设我们有一个数据集`data.dta`，包含两个变量`y`和`x`，我们想要使用一元回归来预测`y`，其中`x`是预测变量。
首先，我们需要读取数据集：
```
use data.dta
```
然后，我们可以使用`regress`命令进行一元回归：
```
regress y x
```
运行上述命令后，Stata会输出回归结果，包括截距、斜率和其他统计数据。
现在，我们可以将回归结果存储起来以供后续使用。
我们可以使用`estimates store`命令将回归结果存储到一个特定的名称（例如`reg_results`）：
```
estimates store reg_results
```
存储后，我们可以使用`estimates restore`命令调用回归结果：
```
estimates restore reg_results
```
一旦我们恢复了回归结果，我们可以使用`estimates list`命令查看回归结果：
```
estimates list
```
除了使用`estimates`命令，我们还可以使用返回结果存储在临时或永久变量中。
例如，我们可以使用`predict`命令将预测值存储在一个新变量中：
```
predict y_hat
```
上述命令将回归模型的预测值存储在名为`y_hat`的变量中。
希望以上内容能对你有所帮助！。
chap06stata基本回归分析
无自相关
误差项之间不存在自相关，即 误差项的过去值不应该影响当 前值。
线性关系
因变量和自变量之间存在线性 关系，即它们之间的关系可以 用直线来描述。
无异方差性
误差项的方差应该是一个常数， 以确保模型具有一致性。
无随机误差项
误差项应该是随机的，并且与 自变量无关。
04
Stata基本回归分析操作
Stata回归分析命令
考虑数据的非线性关系
线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系。如果实际关 系是非线性的，可以考虑使用其他模型或对自变量进行转换。
重视多元共线性问题
当多个自变量之间高度相关时，可能会导致多元共线性问题， 影响回归结果的稳定性。在实际应用中，应重视这一问题，并 采取相应措施解决或缓解。
THANKS
感谢观看
检查模型假设条件
回归分析需要满足一定的假设条件，如线性关系、 误差项独立同分布等，需要对这些假设条件进行 检查。
优化模型
根据评估结果，对模型进行优化，可以考虑增加 或删除自变量、改变模型形式等，以提高模型的 拟合优度和预测精度。
06
案例分析
数据来源与处理
总结词
数据清洗与整理
详细描述
在进行回归分析之前，需要确保数据的准确性和完整性。数据来源应可靠，避免出现异常值和缺失值。使用 Stata进行数据清洗和整理，包括数据排序、变量转换、缺失值处理等步骤，为后续分析做好准备。
解释回归系数的意
义
回归系数的大小和正负可以用来 解释自变量对因变量的影响程度 和方向，从而深入理解数据之间 的关系。
考虑其他因素的影
响
在解释回归结果时，需要综合考 虑其他潜在因素的影响，以避免 对结果的过度解读或误导。
stata 拟合方程
stata拟合方程
在Stata中，进行回归分析（拟合方程）是一种常见的统计分析方法。
它可以帮助探索变量之间的关系，并进行预测和推断。
下面介绍如何在Stata中进行回归分析：
1.数据准备：
首先，确保数据已经被加载到Stata中，并且了解想要探索的变量。
2.简单线性回归：
假设想要进行简单线性回归，即一个自变量和一个因变量的关系。
以下是一个示例：
使用regress命令进行简单线性回归
regress y x
这里的y是因变量，x是自变量。
regress命令将拟合一个简单线性回归模型，并输出回归系数、拟合优度、残差等统计信息。
3.多元回归：
如果有多个自变量，可以进行多元回归分析：
使用regress命令进行多元回归
regress y x1 x2 x3
这里x1、x2和x3是多个自变量。
regress命令将拟合一个多元线性回归模型，并输出相关的统计信息。
4.分析结果：
在回归分析完成后，Stata会输出回归系数、拟合优度、标准误差、t值、p 值等统计信息。
这些信息可以帮助理解变量之间的关系、各自的影响力、统计显著性等。
5.可选项和进阶：
●可以使用robust选项来计算鲁棒标准误差。
●可以使用predict命令获取回归结果的预测值、残差等。
●还可以执行其他类型的回归分析，如Logistic回归、Poisson回归等。
Stata提供丰富的选项和功能来进行回归分析，并生成详细的统计摘要。
这些步骤和命令是简单示例，可以根据具体需求和数据特点进行更多的分析和探索。
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
第二章一元线性回归模型（Stata）
第⼆章⼀元线性回归模型（Stata）1. 中国居民⼈均消费模型从总体上考察中国居民收⼊与消费⽀出的关系。
表2.1给出了1990年不变价格测算的中国⼈均国内⽣产总值（GDPP ）与以居民消费价格指数（1990年为100）所见的⼈均居民消费⽀出（CONSP ）两组数据。
表2.1 中国居民⼈均消费⽀出与⼈均GDP （单位：元/⼈）年份 CONSP GDPP 年份 CONSP GDPP 1978 395.8000 675.1000 1990 797.1000 1602.300 1979 437.0000 716.9000 1991 861.4000 1727.200 1980 464.1000 763.7000 1992 966.6000 1949.800 1981 501.9000 792.4000 1993 1048.600 2187.900 1982 533.5000 851.1000 1994 1108.700 2436.100 1983 572.8000 931.4000 1995 1213.100 2663.700 1984 635.6000 1059.200 1996 1322.800 2889.100 1985 716.0000 1185.200 1997 1380.900 3111.900 1986 746.5000 1269.600 1998 1460.600 3323.100 1987 788.3000 1393.600 1999 1564.400 3529.300 1988 836.4000 1527.000 20001690.8003789.7001989779.70001565.9001) 建⽴模型，并分析结果。
2)输出结果为：对应的模型表达式为：201.1070.3862CONSP GDPP =+(13.51) (53.47) 20.9927,2859.23,0.55R F DW ===从回归估计的结果可以看出，拟合度较好，截距项和斜率项系数均通过了t 检验。
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软件基本操作和简单的一元线性回归
设定模型为
Page 15
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
Page 16
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。
一stata软件介绍stata软件的安装点setupstata14安装激活码在txt中一直下一步ic版本即可越高版本运行越慢开始菜单里找到图标运行程序第一次输入序列号不要online注册stata界面分析命令在这里输入查看历史命令所有的图表绘制都在graphs里面简单的分析功能在statistics里面数据读入和保存从excel点击dataeditoredit图标进入数据编辑器复制数据连同第一行表头在数据编辑器里粘贴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点击保存存为xxxdta文件便于以后使用变量的使用1
这两种方式都要自己查表找ta/2(n-2)临界值对比 当然，除了这些基本信息以外，一般还会列出样本区间、 DW值等重要信息。这会在后面的课程中说明。
17
Page 18
思考：目前，无论时间序列还是截面数据，我们导入的方式 完全一样，做法也完全一样，是否有区别？
18
4. 点击variables manager按钮，更改变量名为英文，消费 为Y，收入为X
11
第二步描述统计/画散点图
（1）描述统计
Page 12
按钮操作方法1：在data editor数据表窗口中，点击Data— Describe data—Summary statistics，如图所示选择第二个
第四讲 stata线性回归
r 0.3：变量之间的相关程度极弱，可视为不相关
但这种解释必须建立在对相关系数进行显著性检 验的基础之上。
相关系数：其它特征
（a） r 不区分 DV 和 IV；相关关系不一定就是因果关系 （b） r 的计算以数值型变量为主，不适用于类别变量 （c） r 的计算使用 Z 值，与各数值型变量的度量单位无关 （d） r 仅能衡量变量的线性关系，无法衡量曲线关系强度 i. ii. iii.
0 是回归系数在 y 轴上的截距，是当 x 为 0 时 y 的取值
1 是直线的斜率，表示当 x 每变动一个单位时，y 的变化值
总体回归方程（II）
等式（9.4）从平均意义上表达了变量 y 与 x 的统计规律性 如果回归方程中的参数 0 和 1 是已知的，对于一个给定的 x 值，利 用等式（9.4）就能计算出 y 的期望值
第九章 线性回归
(Linear Regression)
导论
统计分析：根据统计数据提供的资料，揭示变量之间的关 系，并由此推演为事物之间内在联系的规律性
为什么学习回归分析
回归分析探讨客观事物之间的联系，表现为变量之间的统计关系 建立在对客观事物进行大量实验和观察的基础上，用来寻找隐藏在看 起来不确定的现象中的统计规律的统计方法 因因变量衡量方式的不同，回归分析可分为线性回归和非线性回归 线性回归适用于因变量为连续衡量的场合 非线性回归多适用于因变量为虚拟变量、多分类变量、计数变量 等场合 即便在这两大类中，分析方法又可区分为许多不同的类型 根据处理的变量多少来看，回归分析又分为： 简单相关和一元回归：研究的是两个变量之间的关系 多元相关或多元回归：研究的是多个变量之间的关系
第二讲stata画图和线性回归基础共25页文档
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
+b3*exper^2+ u
例二：利用phillips的数据拟合预期增强的菲 利普斯曲线为
in ft in fte1 (u n e m t0 ) u t
其中，unemt表示第t期的失业率（%）， inft 表示第t期的通货膨胀率（%），infte表 示预期通货膨胀率，μ0表示自然失业率 （%）。
Stata 画图和回归基础
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。
模型常用的其他形式：
对数 半对数 平方项 n次方 指数 交乘项
虽然对函数形式和自变量的选取有选择和检 验的方法，但最好还是从“经济意义”角度 确定。
例如：考察消费受收入影响的方程，即使参 数项不显著，也不能把它删除掉。
例题
例一：利用wage2的数据检验明瑟(mincer) 工资方程的简单形式： Ln(wage)=b0+b1*educ+b2*exper
stata画图和线性回归基础
test exper 或者 test exper =0 3。检验 educ和 tenure的联合显著性
test educ tenure 或者 test (educ=0) (tenure=0)
a
21
例三：生产函数production use production,clear reg lny lnl lnk
a
10
1。要求方程省略常数项
reg price mpg weight foreign, nocons 2。稳健性估计（一般用于大样本OLS）
reg price mpg weight foreign, vce(robust) 或者：reg price mpg weight foreign, r
3。设置置信区间（默认95%）
a
2
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。
a
3
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。
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
a
14
模型常用的其他形式：
对数 半对数 平方项 n次方 指数 交乘项
虽然对函数形式和自变量的选取有选择和检 验的方法，但最好还是从“经济意义”角度 确定。
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。
一元线性模型回归Stata上机
2
其中：n-kБайду номын сангаас1为残差平方和的自由度，n-1为总体平 方和的自由度。 调整的可决系数多大才是合适的？
15
ˆ 已经估计出后： 在实际计算可决系数时，在 β 1
2 x ∑ i 2 2 ˆ R = β1 ∑ y2 i
2
使偏导数为零
∂(∑ ei2 ) = − 2∑ (Yi − β o − β 1 Xi) = 0 ∂β o ∧ ∧ ∂(∑ ei2 ) = − 2∑ (Yi − β o − β 1 Xi) Xi = 0 ∂β 1
4
∧
∧
2、正规方程组
∂ Q $ =0 ∂β 0 ∂ Q =0 $ ∂β 1
Y的i个观测值与样本均 值的离差
ˆ ) + (Y ˆ −Y ) = e + y ˆi y i = Yi − Y = (Yi − Y i i i
离差分解为两 部分之和 回归直线不能 解释的部分 由回归 直线解 释的部 分
10
如果Yi=Ŷi 即实际观测值落在样本回归“线”上，则拟合最好。 可认为，“离差”全部来自回归线，而与“残差”无关。
) = ∑( (
2 n i =1
ˆ +β ˆX Yi − β 0 1 i
))
2
e5 e6 e3 e1 e2 e4
X1
X2
X3
X4
X5
X6
3
X
残差平方和
ˆ) ∑ e = ∑ (Y − Y
n i =1 2 i n i i =1
2
∧ n = ∑ Yi − (β i =1
o
stata单因素回归解读
Stata中的单因素回归分析通常是用来研究一个自变量（X）对因变量（Y）的影响。
下面是一个简单的例子来解释如何解读Stata的单因素线性回归结果。
假设我们正在使用Stata进行一项关于汽车价格和燃油效率（MPG）的研究，我们的模型是这样的：输入命令：regress price mpg运行这个命令后，Stata会输出一系列统计信息，这些信息包括以下内容：1. Dependent variable：你正在尝试预测或解释的变量，这里是“price”。
2. Number of obs：用于估计模型的观测值数量。
3. Model type：所使用的回归类型。
在这个例子中，我们使用的是最小二乘法（OLS），它是线性回归的标准方法。
4. R-squared：决定系数，衡量模型拟合数据的好坏。
R-squared介于0和1之间，越接近1表示模型能解释的数据变异越大。
5. Root MSE：残差均方根，衡量残差（实际值与预测值之间的差异）的大小。
数值越小通常意味着模型拟合得越好。
6. F-statistic：用于检验整个模型是否显著的统计量。
如果P值小于你的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，认为至少有一个系数不等于零。
7. Coefficients：这是最重要的部分，显示了每个自变量的估计系数及其标准误、t值和P值。
在本例中只有一个自变量，即MPG。
估计系数告诉你当MPG 增加一个单位时，预期的价格会发生什么变化。
标准误衡量系数估计的精确度，t值反映了系数估计相对于其标准误的大小，而P值可以帮助判断该系数是否显著不为零。
- 如果MPG的系数为正且显著（P值小于0.05），那么说明MPG每增加一个单位，价格也会相应增加。
- 如果MPG的系数为负且显著，那么说明MPG每增加一个单位，价格会降低。
- 如果MPG的系数不显著（P值大于0.05），那么不能拒绝MPG的系数为零的原假设，这意味着MPG可能对价格没有显著影响。
Stata 简介及基本操作ppt课件
精选版课件ppt
9
Stata 的主界面
精选版课件ppt
10
三、Stata 操作
1．将数据导入Stata 打开Stata 软件后，点击Data → Data Editor 图标,即可打
开一个类似Excel的空白表格。然后，用Excel 打开文件“实 验数据.xls”，复制文件中的相关数据，并粘贴到Data Editor 中。
单、功能强大的特点。由于使用Stata 的用户很多，对于 最新的计量方法，常常可以下载由用户写的Stata 命令程 序,十分方便。而官方的Stata版本也经常更新，以适应计 量经济学迅猛发展的需要。
Stata 11 已于2009 年出版，但由于在中国普遍使用 的仍是Stata 10，我们主要介绍Stata 10。
理功能，精致的作图，强大的统计与计量分析功能，简练 标准的程序与矩阵运算功能、丰富的网络资源，在统计学、 经济学、金融学、心理学、计算机科学、物理、化学等多 个学科领域得到广泛使用。 请浏览：/whystata/field.htm史
也可以通过逻辑关系来定义数据集的子集。如果要 列出所有满足条件“year ≥1995”的变量gov与gdp 的数 据，则可以使用以下命令: . list year gov gdp if year>=1995
其中，“>=”表示“大于等于”。其他表示关系的逻辑 符号为“= =”（等于），“>”（大于），“<”（小于）， “<=”（小于等于），“～=”或“!=”（不等于）。查看 具体数据的一个直接方法是，点击Data Editor 图标。
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5．画图 Stata 具有很强的画图功能。如果想看变量q 的直方图
（假定组宽为1000），可输入以下命令:
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。
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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
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
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第一步 导入数据
1.
2.
点击data editor（ed1
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.
4.
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 点击variables manager按钮，更改变量名为英文，消费 为Y，收入为X
若只想对某一个变量进行描述，则输入
summarize 变量名, detail
多个变量直接以空格隔开即可
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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？
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STATA软件的安装
1. 点 SetupStata14 安装，激活码在 txt 中，一直下 一步 2. IC版本即可，越高版本运行越慢 3. 开始菜单里找到图标运行程序，第一次输入序列 号，不要online注册
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Stata界面
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简单的分析功能在 Statistics里面 所有的图表绘制都 在graphs里面
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变量的使用
3. 生成新变量，例如想生成变量Y，Y是sale的平方 用generate函数即可（简写为gen） gen Y=sale^2
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4. 删掉变量：drop 变量名
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二、一元线性回归
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第一节 问题提出
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进行回归分析的步骤
1. 画出散点图/描述统计 2. 模型估计 3. 模型检验：R方、t、F检验
gen n=_n
scatter Y X, mlabel(n)
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第三步 模型估计
设定模型为
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
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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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变量的使用
1. 查看和更改变量名 忘了有哪些变量、想把中文变量名改成其他怎么办？ 点击红圈的 variables manager 图标，即可看到有哪 些变量，每个变量是什么数据类型（ int 表示整数， double表示双精度浮点等） 例如，可以把右侧变量名（ name ）改为 sale ，标签 （ Label ）只是用来显示的，可以还叫销售额，改完 后点击apply 2. 命令行查看数据：输入：list sale
这两种方式都要自己查表找ta/2(n-2)临界值对比 当然，除了这些基本信息以外，一般还会列出样本区间、 DW值等重要信息。这会在后面的课程中说明。
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思考：目前，无论时间序列还是截面数据，我们导入的方式 完全一样，做法也完全一样，是否有区别？
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第二步描述统计/画散点图
（1）描述统计
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按钮操作方法1：在data editor数据表窗口中，点击Data— Describe data—Summary statistics，如图所示选择第二个
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第二步描述统计/画散点图
（1）描述统计
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命令操作方法2： 若想对现在程序中已粘贴进去的全部数据进行描述， 则直接在命令栏输入：summarize, detail 注意用英文逗号，然后空格！！