stata软件基本操作和简单的一元线性回归学习资料
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！。
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软件之回归讲解精品PPT课件
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years of education
Fitted values
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；
16 0 0 0
1.25
lnwage
1225 1.808352 .5307399 .2231435
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。
Max
60 19 50 2500 37.5
3.624341
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
edu _cons
.3937442 .0488491 3.584695 .4589088
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
(2) 表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平方和(SSE)、
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，
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
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。
《STATA简易操作》课件
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。
【统计学】基本Stata使用手册（2）：OLS回归
【统计学】基本Stata使⽤⼿册（2）：OLS回归本篇为⾃⼰总结的基本Stata使⽤⼿册~今天更新的是第⼀部分：OLS回归。
⽬录2. OLS 回归2.1⼀元线性回归⼀元回归.regression y x.regression y x,noconstant %表⽰是⽆常数项的回归Monte Carlo模拟.clear.set obs 30.set seed 10101.gen x=rnormal(3,4).gen e=rnormal(0,9).gen y=1+2*x+e.reg y x2.2 多元线性回归.reg y x1 x2.reg lnw s expr ,noc %⽆常数项回归.reg lnw s expr if rns %rns 为虚拟变量，为真时回归.reg lnw s expr if ~rns %rns 为虚拟变量，为假时回归.predict y %预测拟合值.predict e,residual %预测残差.vce %显⽰回归系数的协⽅差矩阵.quietly reg y x1 x2 %不显⽰回归结果.test s=0.1 %作单个回归系数的假设检验2.3 ⼤样本 OLS.reg y x1 x2 x3,robust %解决异⽅差问题输出稳健标准误.dis 1/_b[lnq] %_b[lnq]这lnq的 OLS估计值2.4 ⼆值选择模型.probit y x1 x2 x3,r %Probit 模型.logit y x1 x2 x3,r or %Logit模型，or表⽰显⽰机率⽐不显⽰回归系数.predict y1.estat clas %计算准确预测的百分⽐.margins,dydx(*) %计算所有解释变量的平均边际效应.margins,dydx(*) atmeans %计算所有解释变量在平均值处和边际效应.margins,dydx(*) at(x1=0) %计算所有解释变量在 x1=0处的平均边际效应.margins,dydx(x1) %计算解释变量 x1的平均边际效应.margins,eyex(*) %计算平均弹性.margins,eydx(*) %计算平均半弹性，x变化⼀单位引起 y变化百分之⼏.margins,dyex(*) %计算平均半弹性，x变化1%引起 y变化⼏个单位。
STATA 第一章 回归分析讲解学习
S T A T A第一章回归分析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 5y 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 42 5.53 6.24 7.75 8.5end4.输入list 得到5.输入 reg y x 得到回归结果回归结果：=+3.02 1.12y xT= (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 list4.进行回归reg inc emp inv pow5.回归结果=-+++395741.718.18 4.3530.22inc emp inv pow。
5分钟速学stata面板数据回归初学者超实用!
5分钟速学stata面板数据回归初学者超实用!5 分钟速学 Stata 面板数据回归初学者超实用!在当今的数据分析领域，Stata 软件因其强大的功能和易用性而备受青睐。
对于初学者来说，掌握 Stata 面板数据回归是一项具有挑战性但又十分有用的技能。
在接下来的 5 分钟里，让我们一起快速了解一下Stata 面板数据回归的基础知识和实用技巧。
一、什么是面板数据面板数据（Panel Data）是指在不同时间点上对多个个体进行观测所得到的数据集合。
与横截面数据（只在一个时间点上对多个个体进行观测）和时间序列数据（只对一个个体在不同时间点上进行观测）相比，面板数据结合了两者的特点，能够提供更丰富的信息和更有效的估计。
想象一下，我们要研究不同公司在多年间的销售额变化情况。
如果我们只有某一年各个公司的销售额数据，那就是横截面数据；如果我们只有一家公司多年的销售额数据，那就是时间序列数据；而如果我们有多家公司多年的销售额数据，那这就是面板数据。
二、为什么要使用面板数据回归面板数据回归有许多优点。
首先，它可以控制个体之间未观测到的异质性。
例如，不同公司可能具有不同的管理水平、企业文化等，这些因素很难直接测量，但在面板数据中可以通过个体固定效应或随机效应来控制。
其次，面板数据通常包含更多的信息和变化，有助于提高估计的准确性和效率。
此外，面板数据还可以用于分析动态关系，例如研究过去的投资如何影响当前的产出。
三、Stata 中面板数据的基本命令在 Stata 中，处理面板数据首先要告诉软件数据的结构。
我们使用｀xtset` 命令来完成这个任务。
假设我们的数据中，个体变量是｀company` ，时间变量是｀year` ，那么命令就是：｀｀｀stataxtset company year｀｀｀接下来，我们可以进行面板数据回归。
常见的模型有固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
第二章 一元线性回归模型 知识点
第二章一元线性回归模型一、知识点列表二、关键词1、回归分析基本概念关键词：回归分析在计量经济学中，回归分析方法是研究某一变量关于另一（些）变量间数量依赖关系的一种方法，即通过后者观测值或预设值来估计或预测前者的（总体）均值。
回归的主要作用是用来描述自变量与因变量之间的数量关系，还能够基于自变量的取值变化对因变量的取值变化进行预测，也能够用来揭示自变量与因变量之间的因果关系关键词：解释变量、被解释变量影响被解释变量的因素或因子记为解释变量，结果变量被称为被解释变量。
2、回归模型的设定关键词：随机误差项（随机干扰项）不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响称为随机误差项。
产生随机误差项的原因主要有：（1）变量选择上的误差；（2）模型设定上的误差；（3）样本数据误差；（4）其他原因造成的误差。
关键词：残差项（residual ）通过样本数据对回归模型中参数估计后，得到样本回归模型。
通过样本回归模型计算得到的样本估计值与样本实际值之差，称为残差项。
也可以认为残差项是随机误差项的估计值。
3、一元线性回归模型中对随机干扰项的假设 关键词：线性回归模型经典假设线性回归模型经典假设有5个，分别为：（1）回归模型的正确设立；（2）解释变量是确定性变量，并能够从样本中重复抽样取得；（3）解释变量的抽取随着样本容量的无限增加，其样本方差趋于非零有限常数；（4）给定被解释变量，随机误差项具有零均值，同方差和无序列相关性。
（5）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。
前四个假设也称为高斯马尔科夫假设。
4、最小二乘估计量的统计性质关键词：普通最小二乘法（Ordinary Least Squares ，OLS ）普通最小二乘法是通过构造合适的样本回归函数，从而使得样本回归线上的点与真实的样本观测值点的“总体误差”最小，即：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。
ββ==---∑∑∑nn n222i i 01ii=111ˆˆmin =min ()=min ()i i i i u y y y x关键词：无偏性由于未知参数的估计量是一个随机变量，对于不同的样本有不同的估计量。
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
第二讲stata画图和线性回归基础
调整的R2
Root MSE=sqrt(RMS)
Coef：回归系数
Std.Err：系数的标准误差
t统计量 t的临界值
95%置信区间
自由度 R2=MSS/TSS p值
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
+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
inft infte 1(unemt 0 ) ut
e(mss) model sum of squares
e(df_m) model degrees of freedom
e(rss) residual sum of squares
e(df_r) residual degrees of freedom
e(r2)
R-squared
e(r2_a) adjusted R-squared
e(F)
F statistic
e(rmse) root mean squared error
可以使用命令 eret list 查看。
回归结果解读
MSS：回归平方和 df1 MMS=MSS/df1
RSS：残差平方和 df2
RMS=RSS/df2
TSS：总平方和
df3
பைடு நூலகம்
stata软件基本操作和简单的一元线性回归学习资料
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。
（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。
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。
16
• 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？
此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢
stata软件基本操作和简单的一元线性回归pagestata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pagestata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graphs里面简单的分析功能在statistics里面page二一元线性回归page第一节问题提出画出散点图描述统计检验page10第一步导入数据点击dataeditoredit图标进入数据编辑器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variablesmanager按钮更改变量名为英文消费收入为xpage11第二步描述统计画散点图描述统计按钮操作方法1
所有的图表绘制都 在graphs里面
分析命令在这里输入 查看历史命令
数据读入和保存（从Excel）
Stata软件之回归分析
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10 years of education Fitted values
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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；
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 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。
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第二步描述统计/画散点图
（1）描述统计 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
第二步描述统计/画散点图
（1）描述统计
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！！ 若只想对某一个变量进行描述，则输入 summarize 变量名, detaБайду номын сангаасl 多个变量直接以空格隔开即可
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
回归结果的提供和分析
回归结果提供的两种格式
Yˆ 3.805 0.4845X R2 0.9655 (1.79) (14.96) 注：括号内数字为t检验值
Yˆ 3.805 0.4845X R2 0.9655 se: (2.12) (0.03) 注：括号内数字为标准误(se)
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
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
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)
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
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？
此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢
所有的图表绘制都 在graphs里面
分析命令在这里输入 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
第四步 模型检验
（1）经济意义检验
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。
（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。
第一步 导入数据
1. 点击data editor（edit）图标进入数据编辑器 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 4. 点击variables manager按钮，更改变量名为英文，消费
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
4. 删掉变量：drop 变量名
二、一元线性回归
第一节 问题提出
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
stata软件基本操作和简单的一 元线性回归
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
Stata界面
简单的分析功能在 Statistics里面