stata软件基本操作和简单的一元线性回归学习资料
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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
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，做法也来自百度文库全一样 ，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
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
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)
为Y，收入为X
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, detail 多个变量直接以空格隔开即可
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
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
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
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。
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
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，做法也来自百度文库全一样 ，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
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
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)
为Y，收入为X
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, detail 多个变量直接以空格隔开即可
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
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
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
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。