第十七章多因素回归分析的Stata实现
stata多个自变量回归命令
Stata作为一种专业的统计分析软件，为研究人员和学者提供了强大的数据分析工具，其中包括了丰富的回归分析功能。
在Stata中，进行多个自变量的回归分析是非常常见的需求，研究人员可以通过简洁的命令来实现这一目标，本文将对Stata中多个自变量回归命令进行全面探讨。
一、概述Stata多个自变量回归命令在Stata中，进行多个自变量的回归分析可以使用regress命令，该命令可以同时处理多个自变量，进行回归系数估计、显著性检验和模型拟合度分析。
Stata还提供了更加灵活和复杂的回归命令，例如ivregress、areg等，可以处理更加特殊的回归分析需求。
二、使用regress命令进行多个自变量回归分析1. reg命令格式及基本用法在Stata中，使用regress命令进行多个自变量的回归分析非常简单，其基本格式为：```stataregress 依变量自变量1 自变量2 自变量3 ...```对于一个研究来说，要对Y变量进行回归分析，自变量包括X1、X2和X3，则可以使用以下命令进行回归分析：regress Y X1 X2 X3```2. 回归系数估计及显著性检验通过regress命令进行多个自变量回归分析后，Stata会输出回归系数的估计值和显著性检验结果。
研究人员可以根据回归系数的大小和显著性水平来判断自变量对因变量的影响程度和显著性。
3. 模型拟合度分析除了回归系数估计和显著性检验，Stata还会输出模型的拟合度分析结果，包括R方值、调整R方值等指标，研究人员可以通过这些指标来评价回归模型的拟合度。
三、使用其他回归命令进行特殊需求的分析除了regress命令，Stata还提供了更加灵活和复杂的回归命令，例如ivregress、areg等，可以处理更加特殊的回归分析需求。
ivregress 命令可以处理内生性问题，areg命令可以进行固定效应模型分析等。
结论与展望：Stata作为一种专业的统计分析软件，为研究人员提供了丰富的回归分析功能，使用regress命令可以轻松实现多个自变量的回归分析。
Stata软件之回归分析
调整的判定系数(Adj R-squared)、F统计量的值、回归方程标准误或均方
根误(Root MSE， ˆ 或 S.E.) 以及其他一些统计量的信息。
上述回归分析的菜单操作实现：Statistics→Linear models and related→
Linear regression→弹出对话框，在Dependent Variable选项框中选择或键
写出样本回归方程为： wagˆe3.58470.3937edu
(0.4589) (0.0488)
即如果受教育年限增加1年，平均来说小时工资会增加0.39元。
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Source
Model Residual
Total
SS
df
MS
1402.97461
1 1402.97461
edu exp
expsq health migrant wage
more
float float float float
%9.0g %9.0g %9.0g %9.0g
float %9.0g float %9.0g
float float float float
%9.0g %9.0g %9.0g %9.0g
= 4.6469
wage
Coef5% Conf. Interval]
edu _cons
.3937442 .0488491 3.584695 .4589088
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
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。
stata回归分析完整步骤-吐血推荐12页
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。
su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。
金融数据库如何使用STATA做回归分析 ppt课件
行观测得到
• 通常情况下，社会科学使用非实验数据。
金融数据库如何使用STATA做回归 分析
数据类型
• 时间序列：变量由不同时间的观测值构成。如1993年至 2015年股票价格，GDP, CPI，汽车销售量。
• 横截面数据：在某个时点对个人、企业、家庭、国家等个 体采集样本形成的数据。如某时点股票价格、GDP, CPI, 汽车销售量，某年份个人、家庭收入，企业销售额。
– 多元回归，回归分析推断，大样本理论 – 虚拟变量回归 – 异方差，自相关
• 使用STATA做多元回归分析
– 数据导入、描述、画图 – 回归分析、回归诊断
金融数据库如何使用STATA做回归 分析
教材
• 计量经济学
– 伍德里奇，计量经济学导论，人民大学出版社 – Chattefueer & Hadi, Regression Analysis by Sample – Stock & Watson, 计量经济学导论 – Jonhnston: Econometric Methods
–
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国内常用微观数据5
• 中国家庭动态跟踪调查数据。（ Chinese Family Panel Studies, CFPS） 。
– 是北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)实施的一项旨在通过跟 踪搜集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、 人口、教育和健康的变迁。2008年在北京、上海、广东的展开探 索性调查，调查规模为2400户；2009年在北京、上海、广东三地 展开工具性测试跟踪调查，测试CAPI技术、调查进程实时管理技 术、调查进程实时技术支持系统、数据质量实时监控技术的稳定 性和可靠性。2010年在全国（西藏、青海、新疆、宁夏、内蒙古、 海南、香港、澳门、台湾不在其列）正式实施，调查规模为 16000户，每年一次跟踪调查。
Stata做logistic回归课件PPT
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条件logistic 回归
非条件logistic 回归适用于平行组设计的病例-对 照研究，队列研究，而不适用于配比设计的病例 -对照研究。对于配比的病例-对照研究资料需要 用条件logistic 回归。其命令为：
clogit 因变量 [自变量] , group(配比变量) [ level(#) or ]
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小结
Logit、 blogit 、 glogit 、 blogit 、 clogit 、 mlogit 、 ologit
2021/3/10
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多类结果的logistic回归
在医学研究中，常常会遇到结果变 量是多分类的情况，如同一种肿 瘤的不同亚型；病例-对照研究 中的一个对照组，两个或多个病 例组；或一个病例组，两个或多 个对照组，如医院对照和健康人 群对照等。
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用于多类结果的logistic 回归的命 令是mlogit。
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(2) 分组频数资料，一般自变量较少，且均为 分类变量，常以各自变量(不包括因变量)各 水平的组合的频数表形式出现，因变量常表 达为分子与分母。如例2。用下列命令：
blogit 阳性数变量 总观察数变量 [，logit 命 令选择项]
或 glogit 阳性数变量 总观察数变量 [， level(#) or]
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例6 南通医学院陈佩珍教授研究了儿童智商 等级与其母亲文化程度的关系，共收集了 857名儿童的资料，见表6。
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可以计算出OR=1.89，
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。
su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。
stata中回归分析常用方法
stata中回归分析常⽤⽅法// 按键盘上的PageUp可以使⽤上⼀次输⼊的代码（Matleb中是上箭头）// 清除所有变量clear// 清屏和 matlab的clc类似cls// 导⼊数据（其实是我们直接在界⾯上粘贴过来的，我们⽤⿏标点界⾯导⼊更⽅便本条请删除后再复制到论⽂中，如果评委⽼师看到了就知道这不是你写的了）// import excel "C:\Users\hc_lzp\Desktop\数学建模视频录制\第7讲.多元回归分析\代码和例题数据\课堂中讲解的奶粉数据.xlsx",sheet("Sheet1") firstrowimport excel "课堂中讲解的奶粉数据.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow// 定量变量的描述性统计summarize 团购价元评价量商品⽑重kg// 定性变量的频数分布，并得到相应字母开头的虚拟变量tabulate 配⽅,gen(A)tabulate 奶源产地 ,gen(B)tabulate 国产或进⼝ ,gen(C)tabulate 适⽤年龄岁 ,gen(D)tabulate 包装单位 ,gen(E)tabulate 分类 ,gen(F)tabulate 段位 ,gen(G)// 下⾯进⾏回归regress 评价量团购价元商品⽑重kg// 下⾯的语句可帮助我们把回归结果保存在Word⽂档中// 在使⽤之前需要运⾏下⾯这个代码来安装下这个功能包（运⾏⼀次之后就可以注释掉了）// ssc install reg2docx, all replace// 如果安装出现connection timed out的错误，可以尝试换成⼿机热点联⽹，如果⼿机热点也不能下载，就不⽤这个命令吧，可以⾃⼰做⼀个回归结果表，如果觉得⿇烦就直接把回归结果截图。
est store m1reg2docx m1 using m1.docx, replace// *** p<0.01 ** p<0.05 * p<0.1//regress y x1 x2 ... xk,beta//标准化回归// Stata会⾃动剔除多重共线性的变量regress 评价量团购价元商品⽑重kg A1 A2 A3 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C1 C2 D1 D2 D3 D4 D5 E1 E2 E3 E4 F1 F2 G1 G2 G3 G4 est store m2reg2docx m2 using m2.docx, replace// 得到标准化回归系数regress 评价量团购价元商品⽑重kg, b// 画出残差与拟合值的散点图regress 评价量团购价元商品⽑重kg A1 A2 A3 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C1 C2 D1 D2 D3 D4 D5 E1 E2 E3 E4 F1 F2 G1 G2 G3 G4 rvfplot// 残差与拟合值的散点图graph export a1.png ,replace// 残差与⾃变量团购价的散点图rvpplot 团购价元graph export a2.png ,replace// 为什么评价量的拟合值会出现负数？// 描述性统计并给出分位数对应的数值summarize 评价量,d// 作评价量的概率密度估计图kdensity 评价量graph export a3.png ,replace// 异⽅差BP检验estat hettest ,rhs iid// 异⽅差怀特检验estat imtest,white// 使⽤OLS + 稳健的标准误regress 评价量团购价元商品⽑重kg A1 A2 A3 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C1 C2 D1 D2 D3 D4 D5 E1 E2 E3 E4 F1 F2 G1 G2 G3 G4, r est store m3reg2docx m3 using m3.docx, replace// 计算VIFestat vif// 逐步回归（⼀定要注意完全多重共线性的影响）// 向前逐步回归（后⾯的r表⽰稳健的标准误）stepwise reg 评价量团购价元商品⽑重kg A1 A3 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B9 C1 D1 D2 D3 D4 E1 E2 E3 F1 G1 G2 G3, r pe(0.05) // 向后逐步回归（后⾯的r表⽰稳健的标准误）stepwise reg 评价量团购价元商品⽑重kg A1 A3 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B9 C1 D1 D2 D3 D4 E1 E2 E3 F1 G1 G2 G3, r pr(0.05) // 向后逐步回归的同时使⽤标准化回归系数（在r后⾯跟上⼀个b即可）stepwise reg 评价量团购价元商品⽑重kg A1 A3 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B9 C1 D1 D2 D3 D4 E1 E2 E3 F1 G1 G2 G3, r b pr(0.05) // 补充语法 (⼤家不需要具体的去学Stata软件，掌握我课堂上教给⼤家的⼀些命令应对数学建模⽐赛就可以啦)// 事实上⼤家学好Excel，学好后应对90%的数据预处理问题都能解决// (1) ⽤已知变量⽣成新的变量generate lny = log(评价量)generate price_square = 团购价元 ^2generate interaction_term = 团购价元*商品⽑重kg// (2) 修改变量名称，因为⽤中⽂命名变量名称有时候可能容易出现未知Bugrename 团购价元 price。
stata中带中介变量的多元回归命令
1.1 什么是StataStata是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和研究中。
它提供了丰富的数据分析工具和命令，能够满足用户对于数据处理、统计分析和建模的需求。
1.2 多元回归分析多元回归分析是一种经典的统计建模方法，用于研究独立变量对因变量的影响，并控制其他变量的影响。
在多元回归分析中，可以引入中介变量来探究因变量与自变量之间的关系。
1.3 中介变量中介变量是指一个或多个变量，在自变量与因变量之间起到中介作用。
通过引入中介变量，可以深入分析自变量对因变量的影响机制。
二、Stata中带中介变量的多元回归命令2.1 准备工作在进行带中介变量的多元回归分析之前，首先需要加载Stata软件，并导入所需的数据集。
确保数据集中包含了自变量、中介变量和因变量等必要变量。
2.2 运行命令Stata中常用的带中介变量的多元回归命令为“regress”，其语法格regress 因变量自变量1 中介变量自变量2 ... 自变量n2.3 分析结果在运行多元回归命令后，Stata将输出回归分析的结果，包括模型拟合优度、自变量、中介变量和因变量之间的系数估计、显著性检验、决定系数等统计信息。
通过这些信息，可以对自变量与因变量之间的直接和间接影响进行深入分析。
2.4 模型解释通过带中介变量的多元回归分析，可以得到关于自变量对因变量的直接影响、中介变量对自变量和因变量之间的影响，以及自变量对因变量的间接影响。
这些信息有助于进一步理解自变量与因变量之间的复杂关系。
三、示例为了更好地理解Stata中带中介变量的多元回归命令的使用方法，下面我们通过一个简单的示例来演示该过程。
3.1 数据准备假设我们有一份包含了自变量X、中介变量M和因变量Y的数据集。
我们的目标是研究自变量X对因变量Y的影响，并探究中介变量M在其中的作用。
3.2 运行命令在Stata中，我们可以使用如下命令进行带中介变量的多元回归分析：regress Y X M3.3 分析结果运行命令后，Stata将输出回归分析的结果，包括X、M对Y的系数估计、显著性检验结果以及模型拟合优度等信息。
stata多元logistic回归结果解读
stata多元logistic回归结果解读【实用版】目录一、多元 logistic 回归的概念与原理二、多元 logistic 回归模型的建立三、多元 logistic 回归结果的解读四、实际案例应用与分析五、总结正文一、多元 logistic 回归的概念与原理多元 logistic 回归是一种用于分析多分类变量与二元变量之间关系的统计分析方法。
它可以对多个自变量与因变量之间的关系进行同时分析，适用于研究多个因素对某一现象的影响。
logistic 回归是一种分类回归方法，它将二元变量（如成功/失败、是/否等）与多个自变量之间的关系建模为逻辑斯蒂函数，从而预测因变量的概率。
二、多元 logistic 回归模型的建立在建立多元 logistic 回归模型时，首先需要将数据整理成合适的格式。
模型中，因变量为二元变量（通常用 0 和 1 表示），自变量为多元变量（可以是分类变量或连续变量）。
然后，通过添加截距项，构建多元logistic 回归模型。
在 Stata 软件中，可以使用命令“logit”来实现多元 logistic 回归分析。
三、多元 logistic 回归结果的解读多元 logistic 回归的结果主要包括系数、标准误、z 值、p 值、OR 值等。
其中，系数表示自变量对因变量的影响程度，正系数表示正相关，负系数表示负相关；标准误表示系数的估计误差；z 值表示系数除以标准误的值，用于检验系数的显著性；p 值表示假设检验的结果，一般小于0.05 认为显著；OR 值表示风险比，表示一个自变量对因变量的影响程度。
四、实际案例应用与分析假设我们研究一个城市居民的出行选择行为，希望了解影响居民选择不同交通方式的因素。
我们可以建立一个多元 logistic 回归模型，将居民的出行方式作为因变量（二元变量），交通方式的类型、出行距离、出行时间等因素作为自变量。
通过分析模型结果，我们可以得到各个因素对居民出行选择行为的影响程度，从而制定更有针对性的交通政策。
stata回归分析
clear sysuse auto reg mpg weight outreg using d:\temp.txt, replace 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg dis outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg headroom outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg weight dis headroom outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2 reg mpg weight dis headroom foreign outreg using d:\temp.txt, append 3aster bdec(4) tdec(4) nol adjr2
clear sysuse auto table foreign table foreign, nol sum mpg if foreign==0 sum mpg if foreign==1 tabstat mpg, s(N mean median sd min max ) by(foreign) c(s) reg mpg foreign
y 0 1 x1 2 x2 k xk
~iid N (0, )
2
寻找回归关系 graph box varlist 建立回归方程，进行计算 regress var (independent variable) varlist (dependent variables) 残差及其相关信息 predict, (residual/rsstudent/xb/stdp/cooksd /leverage/) 回归拟合图 tw store, estimate table xml_tab；outreg2；estout；modltbl；mktab； outtex；est2tex
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多元线性回归模型建立及检验
Stata多元线性回归模型建立及检验——关于这篇笔记，有的人嘴上说着不想写，下笔实际上很快乐。
第一步导入excel文件clear #清除所有变量 cd D:\stata_data #数据保存的地址 import excel sample.xlsx, firstrow #导入数据，文件名为sample.xlsx，把第一行作为变量名 tsset t#建立时间序列若不存在时间变量可忽略此处以x1,x2,x3,x3作为自变量，y作为因变量，t为时间变量。
若需建立对数模型，则可利用generate生成新变量。
generate logy = log10(y)#生成变量名为logy的新变量第二步多变量线性回归regress y x1 x2 x3#对模型进行最小二乘法估计运行结果回归方程：第三步多重共线性检验estat vif#方差扩大因子法检验当VIF≥10，则认为自变量之间有严重的多重共线性。
运行结果若模型出现多重共线性，可以剔除一些不重要的解释变量，或增大样本量。
第四步异方差检验imtest,white#White检验如果输出的P-Value显著小于0.05，则拒绝原假设，认为存在异方差性。
运行结果若模型出现异方差性，则不能用普通的最小二乘法进行估计，需要对原模型进行变换，使之满足同方差性假设，然后进行模型参数估计。
通常可以采用加权最小二乘法（weighted least square,WLS）或BOX-COX变换法。
第五步序列相关性检验首先保证所用的数据必须为时间序列数据。
如果原数据不是时间序列数据，则需要自行定义一个：gen n=_n #生成一个时间序列的标志变量ntsset n #将这个数据集定义为依据时间序列标志变量n定义的时间序列数据接下来介绍三种检验方法（一）残差图检验predict e,r#生成残差值e scatter eLe#生成残差散点图运行结果（二）DW检验（一阶自相关问题的常用检验法）estat dwatson#DW检验经验上，DW值在1.8-2.2之间时接受原假设，说明模型不存在一阶自相关，若DW值接近0或4，则拒绝原假设，认为存在一阶自相关。
stata多元logistic回归结果解读
stata多元logistic回归结果解读STATA多元logistic回归结果的解读主要包括以下几个方面：1.回归系数：回归系数代表了每个自变量对因变量的影响程度。
系数的正负表示了影响的方向，系数的大小表示了影响的程度。
如果系数为正，表示自变量对因变量的增加有正向影响；如果系数为负，表示自变量对因变量的增加有负向影响。
2.置信区间：回归系数的置信区间用于判断系数的显著性。
通常情况下，如果置信区间与0不相交，可以认为系数是显著的，即该自变量对因变量的影响是显著的。
3.对数比率：对数比率是指因变量的概率比之间的对数差异。
在多元logistic回归中，回归系数的指数可以表示对数比率。
对数比率大于1表示自变量对因变量的概率有增加的影响，对数比率小于1表示自变量对因变量的概率有减少的影响。
对数比率的显著性可以通过置信区间来判断。
在解读STATA多元logistic回归结果时，还需要注意以下几点：1.模型拟合度：需要评估模型的拟合度，以确定模型是否能够准确地描述数据。
常用的拟合度指标包括Hosmer-Lemeshow检验、Cox &Snell R方和Nagelkerke R方等。
2.交互项和二次项：如果自变量之间存在交互作用或二次关系，需要在模型中加入相应的交互项或二次项。
3.多重共线性：如果自变量之间存在多重共线性，即它们之间存在高度的相关性，这可能会影响回归系数的稳定性和显著性。
因此，需要评估多重共线性并采取相应的措施。
4.异方差性：如果数据存在异方差性，即不同组别的方差不同，这可能会影响回归系数的显著性和解释性。
因此，需要评估异方差性并采取相应的措施。
总之，解读STATA多元logistic回归结果需要综合考虑多个方面，包括回归系数、置信区间、对数比率、模型拟合度、交互项和二次项、多重共线性以及异方差性等。
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哎哟，说起Stata面板数据回归分析，我这心里就直发痒。
我这人就是喜欢琢磨这些个数字，特别是这面板数据，看着就亲切。
来来来，咱们就坐在这，我给你掰扯掰扯这回归分析的步骤和方法。
首先啊，你得准备数据。
这数据啊，得是面板数据，就是横着竖着都是数据。
你得把数据导进Stata里头，看着那一排排数字，心里就得有谱，知道这数据从哪儿来，将来要干啥用。
然后啊，咱们先得把数据整理一下。
Stata里有那么多命令，咱们得用上“xtset”这个命令，告诉Stata这是面板数据。
然后呢，就得看看数据有没有问题，比如有没有缺失值啊，有没有异常值啊。
这就像咱们做人，也得讲究个整洁，别邋里邋遢的。
接下来啊，咱们得确定模型。
面板数据回归模型有好几种，比如说固定效应模型、随机效应模型，还有混合效应模型。
你得根据实际情况来选择。
就像做菜，得看你要做什么菜，是做炒菜还是炖菜。
选好了模型，那就得建模型了。
Stata里有“xtreg”这个命令，专门干这个活。
你把数据输入进去，再指定你的模型，Stata就帮你算出来了。
就像咱们孩子写作业，咱们给他点拨点拨，他就写得有模有样了。
算完模型，就得检验。
这就像咱们看完电影，得聊聊感想。
检验模型，就是看这个模型有没有问题，比如有没有多重共线性啊，残差有没有自相关啊。
这就像咱们吃饭，得看看吃得饱不饱，营养均衡不均衡。
最后啊，你得解释结果。
这结果啊，得结合实际情况来说。
就像咱们买衣服，得看合不合身。
解释结果，就是要看这些数字背后的故事，看看这些数据能告诉我们什么。
哎呀，说起来这Stata面板数据回归分析，真是门学问。
得有耐心，得有细心，还得有恒心。
就像咱们种地，得用心浇灌，才能收获满满。
好啦，我这就唠叨这么多了。
你要是想学这玩意儿，得多看多练。
就像咱们学说话，得多说多练，才能说得溜。
来来来，咱们下次再聊聊其他的话题。
stata多元回归分析
stata多元回归分析stata多元回归分析Stata多元回归分析主要包括基本回归分析、对函数形式的进一步讨论（对数、二次项、交互项）、含有虚拟变量的模型、异方差四个方面。
高斯—马尔可夫定理在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
MLR.1线性模型MLR.2样本是随机抽样得出的MLR.3不存在完全共线性MLR.4条件均值为零，给定自变量的任何值误差μ的期望为零，即E(u/X1,X2...Xk)=0MLR.5同方差，给定任意解释变量值，误差μ的方差相同，即Var(u/X1,X2...Xk)=σ21.基本回归分析以计量经济学导论（第五版）第四章第2小题为例，数据为LAWSCH85.DTA，刚从法学院毕业的学生的起薪中位数由下式决定：log(salary)=b0+b1LSAT+b2GPA+b3log(libvol)+b4log(cost) +b5rank+ u其中，LSAT是整个待毕业年级LSAT成绩的中位数，GPA是该年级大学GPA的中位数，libvol是法学院图书馆藏书量，cost是法学院每年的费用，rank是法学院的排名。
(i)检验原假设H0：rank对法学院毕业生起薪中位数没有影响。
(ii)检验LSAT和GPA是否联合显著，H0：βLSAT=βGPA=0估计方程的命令为：reg lsalary LSAT GPA llibvol lcost rank估计结果为：log(salary)=58.34+0.004LSAT+0.24GPA+0.095lg(libvol)+0.038log(cost)-0.0033rankn=136,R2=0.842.(i)H0：βrank=0，t统计量=b/se(b)，即系数/标准误trank=-0.0033/0.00035=-9.54，P值=0，rank即使在1%的显著性水平上都是统计显著的，拒绝原假设H0.①t检验命令：test rank(ii)T检验可以看出GPA即使在1%的水平下也是显著的，而LSAT 即使在10%的水平下也不显著，联合检验LSAT和GPA对法学院毕业生起薪中位数是否有影响。
stata多元回归代码
stata多元回归代码
在使用stata进行多元回归分析时，需要掌握相关的代码和语法。
以下是基本的stata多元回归代码：
1. 导入数据：使用命令“import excel”或“import delimited”导入数据文件。
2. 描述性统计：使用命令“summarize”或“tabulate”对变量进行描述性统计。
3. 生成新变量：使用命令“generate”生成新的变量。
4. 数据清理：使用命令“drop”或“keep”删除或保留指定的
变量。
5. 多元回归分析：使用命令“regress”进行多元回归分析。
6. 回归结果输出：使用命令“estimates table”或“estout”将回归结果输出为表格。
7. 模型诊断：使用命令“predict”生成预测值，并使用命令“resid”生成残差。
8. 绘制图表：使用命令“graph”绘制图表。
9. 假设检验：使用命令“test”进行假设检验。
10. 保存结果：使用命令“save”将结果保存为stata文件。
以上是stata多元回归分析的基本代码和语法。
熟练掌握这些命令可以提高数据分析的效率和准确性。
- 1 -。
第十七章多因素回归分析的Stata实现
第十七章多因素回归分析的Stata实现本章使用的Stata命令：多因素回归regress depvar [indepvars]逐步回归stepwise [, options ] : commandLogistic回归logistic depvar indepvars [weight]生存时间数据设定stset timevar [weight] [, failure(failvar[==numlist])]Cox回归stcox [varlist]例17-4 某研究者为了研究某种避孕药对人体血糖的影响，分别在正在使用这种避孕药的人群、6个月前曾经使用过这种避孕药的人群、从未使用过避孕药的人群中各随机抽取6人。
考虑到血糖可能与年龄有关，所以该研究者不仅测定了这18位对象的血糖，而且也记录了这18位对象的年龄，具体资料见表17－4。
请根据研究问题作统计分析。
表17-4 三种避孕药使用情况下的年龄（，岁）与血糖水平(，mg％)现服药者曾服药者从未服药者201202412628135211222613032137231242713234138231262913135137241252913435139241273013637144本研究的问题是比较三种用药情况下的血糖平均水平是否不同，因此首先考虑以下总体均数的情况。
解：Stata数据如下：x y g1g2201200121122012312401231260124125012412701241261026130102713210291311029134103013610281350032137003413800351370035139003714400Stata命令如下：reg y x g1 g2结果：Source | SS df MS Numberof obs = 18-------------+------------------------------ F( 3, 14) = 83.88Model | 717.684557 3 239.228186 Prob >F = 0.0000Residual | 39.9265537 14 2.85189669 R-squared = 0.9473-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9360Total | 757.611111 17 44.5653595 Root MSE = 1.6888------------------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t|[95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------x | 1.067797 .1795127 5.95 0.000.6827801 1.452813g1 | -.4265537 1.452834 -0.29 0.773-3.542572 2.689465g2 | -2.587571 2.202234 -1.17 0.260-7.310893 2.135752_cons | 102.5621 6.053067 16.94 0.00089.57961 115.5447------------------------------------------------------------------------------g1代表曾服药者和未服药者的比较，p=0.773，说明曾服药者和未服药者血糖平均水平没有差别。
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第十七章多因素回归分析的Stata实现本章使用的Stata命令：多因素回归regress depvar [indepvars]逐步回归stepwise [, options ] : commandLogistic回归logistic depvar indepvars [weight]生存时间数据设定stset timevar [weight] [, failure(failvar[==numlist])]Cox回归stcox [varlist]例17-4 某研究者为了研究某种避孕药对人体血糖的影响，分别在正在使用这种避孕药的人群、6个月前曾经使用过这种避孕药的人群、从未使用过避孕药的人群中各随机抽取6人。
考虑到血糖可能与年龄有关，所以该研究者不仅测定了这18位对象的血糖，而且也记录了这18位对象的年龄，具体资料见表17－4。
请根据研究问题作统计分析。
表17-4 三种避孕药使用情况下的年龄（，岁）与血糖水平(，mg％)现服药者曾服药者从未服药者201202412628135211222613032137231242713234138231262913135137241252913435139241273013637144本研究的问题是比较三种用药情况下的血糖平均水平是否不同，因此首先考虑以下总体均数的情况。
解：Stata数据如下：x y g1g2201200121122012312401231260124125012412701241261026130102713210291311029134103013610281350032137003413800351370035139003714400Stata命令如下：reg y x g1 g2结果：Source | SS df MS Numberof obs = 18-------------+------------------------------ F( 3, 14) = 83.88Model | 717.684557 3 239.228186 Prob >F = 0.0000Residual | 39.9265537 14 2.85189669 R-squared = 0.9473-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9360Total | 757.611111 17 44.5653595 Root MSE = 1.6888------------------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t|[95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------x | 1.067797 .1795127 5.95 0.000.6827801 1.452813g1 | -.4265537 1.452834 -0.29 0.773-3.542572 2.689465g2 | -2.587571 2.202234 -1.17 0.260-7.310893 2.135752_cons | 102.5621 6.053067 16.94 0.00089.57961 115.5447------------------------------------------------------------------------------g1代表曾服药者和未服药者的比较，p=0.773，说明曾服药者和未服药者血糖平均水平没有差别。
g2代表现服药者和未服药者的比较，p=0.260，说明现服药者和未服药者血糖平均水平没有差别。
接着比较曾服药者和现服药者：test g1= g2结果：( 1) g1 - g2 = 0F( 1, 14) = 2.66Prob > F = 0.1252P=0.1252，曾服药者和现服药者血糖平均水平没有差别。
例17-5为了研究影响肥胖者瘦素（Leptin）的主要危险因素，某研究者调查了某医院肥胖门诊的500名肥胖就诊者的瘦素、年龄、体重指数、总胆固醇、甘油三酯、是否患糖尿病、是否患高血压、饮食、运动、服药情况等，并用逐步线性回归模型分析影响瘦素的主要因素。
为了简化问题，仅取自变量为年龄（X1，岁）、体重指数(X2，kg/m2)、总胆固醇(X3，mmol/L)、是否患糖尿病（X4，患糖尿病为1，不患糖尿病为0）和是否患高血压（X5，患高血压为1，不患高血压为0），应变量为瘦素（Y，ng/ml）。
为了说明的方便，这里仅从500名肥胖就诊者中随机取30例，具体数据如表17-11所示，试用逐步线性回归分析寻找主要的影响因素。
表17-11 例17-5的数据X1X2X3X4X5Y X1X2X3X4X5Y X1X2X3X4X5Y 6331.014.10010.43929.0 6.8018.56029.513.0019.1 4327.78.510 6.56631.115.30010.45828.814.2109.4 5127.611.8119.34329.57.3008.23428.1 5.511 5.3 5730.712.91011.16329.715.5008.43228.9 4.500 5.1 4927.98.8007.14928.910.100 6.56027.912.4119.7 3829.5 6.201 6.74428.78.6008.95530.712.81110.3 5728.511.6018.63928.3 6.800 5.65230.79.91110.3 3426.8 5.300 3.05430.511.3019.45126.910.9009.14429.39.000 6.95329.111.2007.13025.8 4.911 3.8 6229.514.71011.45428.312.8008.16030.312.91111.8Stata数据如下：X1X2X3X4X5Y633114.10010.44327.78.510 6.55127.611.8119.35730.712.91011.14927.98.8007.13829.5 6.201 6.75728.511.6018.63426.8 5.30034429.3900 6.96229.514.71011.43929 6.8018.56631.115.30010.44329.57.3008.26329.715.5008.44928.910.100 6.54428.78.6008.93928.3 6.800 5.65430.511.3019.45329.111.2007.15428.312.8008.16029.513019.15828.814.2109.43428.1 5.511 5.33228.9 4.500 5.16027.912.4119.75530.712.81110.35230.79.91110.35126.910.9009.13025.8 4.911 3.86030.312.91111.8Stata命令：stepwise, pr(0.15): reg y x1 x2 x3 x4 x5结果：begin with full modelp = 0.7123 >= 0.1500 removing x3p = 0.3424 >= 0.1500 removing x5Source | SS df MS Numberof obs = 30-------------+------------------------------ F( 3, 26) = 35.37Model | 114.195479 3 38.0651597 Prob >F = 0.0000Residual | 27.9845204 26 1.07632771 R-squared = 0.8032-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.7805Total | 142.179999 29 4.9027586 Root MSE = 1.0375------------------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t|[95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------x1 | .1348869 .0230893 5.84 0.000.0874261 .1823477x2 | .5445848 .1795191 3.03 0.005.175578 .9135916x4 | 1.044741 .3981586 2.62 0.014.2263143 1.863168_cons | -14.67888 4.653129 -3.15 0.004-24.24352 -5.114233------------------------------------------------------------------------------最后的回归方程为可以认为年龄X1，体重指数X2和患糖尿病X4是影响瘦素的主要因素，年龄X1增大1岁，估计瘦素平均升高0.135ng/ml；体重指数增大1个单位，估计瘦素平均升高0.545ng/ml；患糖尿病患者的瘦素比非糖尿病患者平均升高1.045 ng/ml，这些自变量均有统计学意义。
例17-6 为了研究荨麻疹史（1为有，0为无）及性别（1为男，0为女）是否对慢性气管炎（1为病例，0为对照）有影响，某病例对照研究的研究结果见表17-13所示，试用logistic 回归进行统计分析。
表17-13 慢性气管炎的影响因素荨麻疹史性别慢性气管炎频数000990019001015301113810011101201101511130 Stata数据为：x1x2y f000990019001015301113810011101201101511130Stata命令为：logistic y x1 x2 [weight=f]结果为：Logistic regression Number ofobs = 556LR chi2(2) = 8.91Prob > chi2 = 0.0116Log likelihood = -380.93403 Pseudo R2 = 0.0116------------------------------------------------------------------------------y | Odds Ratio Std. Err. z P>|z|[95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------x1 | 2.125665 .5494848 2.92 0.0041.280734 3.528016x2 | 1.005203 .1757722 0.03 0.976.7135278 1.41611------------------------------------------------------------------------------说明性别不是慢性气管炎的危险因素，而荨麻疹史是慢性气管炎的危险因素，OR=2.125。