stata回歸命令

❶ 如何使用STATA做回歸分析

用stata進行平穩性檢驗的方法：
1、點擊面板上的額adf檢驗
2、在打開的對話框中輸入命令dfuller，就開始了平穩性檢驗
stata
是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。
stata
的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近
20
年發展起來的新方法，如
cox
比例風險回歸，指數與
weibull
回歸，多類結果與有序結果的
logistic
回歸，
poisson
回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。

❷ 有虛擬變數的stata模型回歸命令

結果的前兩行表示模型的類別,LZ採用的為randomeffect隨機模型,截面變數：province,樣本數目310.群組數目31,也就是每組10個觀測值.3-5行表示模型的擬合優度,分別為within,between,overall,組內,組間,總體三個層次.6-7行表示針對參數聯合檢驗的waldchi2檢驗和Pvalue,p=0.000表示參數整體上灰常顯著.8-10行表示解釋變數的估計權重,截距,標准差,Z統計量,P值及95%置信區間.這塊兒跟截面回歸的產出結果是一樣的,關於你的解釋變數base的權重解釋是,在其他多有條件都不變的情況下,base每增加一單位,city會增加0.0179單位,P值0.000,灰常顯著.最後三行分別是隨機效應模型中個體效應和隨機干擾項的方差估計值,分別為sigma_u,sigma_e.以上兩者之間的關系rho.需要注意的是你的模型擬合度不高,R方只有26%,當然這要看具體是哪方面的研究以及同方向其他學者的擬合結果,如果大家都在20多,那就OK.

❸ stata回歸中的命令predict yhat 和predict y,hat分別是做什麼的呀主要是區別在哪裡

predict yhat // ACC的擬合值predict e, res // 殘差

❹ stata命令 xi:reg 進行有條件的回歸

具體數據給我看看才能綜合判斷的

❺ stata回歸分析命令reg是什麼

1、首先，生成一個自變數和一個復因變數。如下圖所示：

使用注意事項：

調用STATA系統數據文件和以STATA系統格式存檔的命令；infile和outfile也是一對調用外部文本數據文件和以文本文件格式存檔的命令。Infile變數名using文件outfilexusing e:.txt與infile。outfile區別是有無變數名（如xy）outsheet using e:.txt

如果是excel格式，則excel另存為csv格式文件。

drop _all清除以上所有數據。

產生新的變數：STATA命令：gen新變數名=表達式。

❻ 請教在stata回歸迭代時讓它自動迭代下去的命令

STATA 迭代收斂 指的是倆次計算的相減結果小於E-9次方（stata11默認的），是一個相當微小的數值，你出現了1049次迭代，沒有收斂，其實要不就是你沒有耐心等待下去了，要不就是沒有對數據進行處理，比如離群值的存在，要不你的數據根本沒有辦法收斂。但是看收斂基本上已經集中在-6023.412，沒有發生大的數據跳躍，證明你的數據還是可以收斂的，但可能要計算好久好久才收斂，倆種解決途徑，一種是修改E的負9次方，讓其不那麼精確，其實你的收斂在-6023.412一直迭代，可能是小數點後好幾位有微小的差別沒有達到stata的默認的標准，從而一直迭代。第二種方法可以直接設定迭代次數，如在MLE估計中命令為ml max，iterate（100），設置了100次迭代，當達到100次迭代後，自動停止並報告結果，但是這個結果是不能在paper里呈現的。

❼ stata中的reg命令是作什麼回歸的呀

ols回歸
輸出可以用esttab命令，介紹參考這里
http://www.douban.com/note/187435049/
r-square每個回歸結果報告里都有啊

固定效應和隨機效應是相對於panel data來說的沒錯

你用什麼做出來的最後表格里顯示R-square？

❽ 求stata進行probit回歸及邊際效應的命令

無差異曲線並非都是邊際替代率遞減的，遞減只適用於凹向原點的與差異曲線X+Y=C邊際替代率=∆X/∆Y應該等於斜率或者斜率的倒數，是不變的。