二次项回归的stata命令
@奚霭1124：stata 怎么做二次函数的回归分析 -
呼莉18258344493…… 在命令窗口输入:gen z=x*x 回车 reg y z x 回车 结果就出来了.a若显著,其正负就有意义了.
@奚霭1124：如何用stata做回归分析中的假设检验 -
呼莉18258344493…… 用f和t检验即可
@奚霭1124：stata回归中的命令predict yhat 和predict y,hat分别是做什么的呀?主要是区别在哪里? -
呼莉18258344493…… predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差
@奚霭1124：如何解释二次项的结果 stata -
呼莉18258344493…… 好多种二次回归,根据试验数据进行最佳配线,最简单的是配抛物线:Y=C+BX+AX2“式中Y为上杠-Y” C=∑Y/N B={(∑XY-∑X∑Y/N)[ ∑X4-(∑X2)2/N]- (∑X2Y-∑X2∑Y/N)[ ∑X3-∑X(∑X)2/N}/D A=[∑X2-(∑X)2/N] (∑X2Y-∑X2∑Y/N...
@奚霭1124：怎样用stata做两阶段回归?2SLS -
呼莉18258344493…… help reg3 这个命令专门用于搞定两阶段回归 操作不会可以联系我哈
@奚霭1124：如何运用Stata做多次回归得常数项 -
呼莉18258344493…… 我有点confused...无论有多少个观察值 一般一个回归只有一个常数项...如果你要400个常数项,你是指bootstrap么?? 就是从样本里面抽样回归400次 每一次有一组estimates 然后检验是否正态分布 =============== 推荐一本书 ...
@奚霭1124：如何在stata中实现连续变量的meta回归 -
呼莉18258344493…… 在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析. 附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下. 里面在提到metareg命令时,列举了以下三个列子: 1:metareg logor covariate1 covariate2, wsse(selogor) 2: metareg logor dur,wsvar(vlor) bs(eb)noit 3: metareg meandiff qual avchol, wsse(sediff)bs(ml)tol(5)l(90)
@奚霭1124：如何用stata进行面板数据的回归分析 -
呼莉18258344493…… 面板数据用xi即可 熟练掌握 我可以代分析
@奚霭1124：怎样在stata中做关于虚拟变量的回归 -
呼莉18258344493…… 你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.
@奚霭1124：怎么在stata 里面做虚拟变量的回归 -
呼莉18258344493…… 例如,有一串年份数据 id year 001 2001 010 2002 100 2003 110 2004 111 2005 输入命令 tab year, gen(dummy_year) 这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量 回归命令 reg y x dummy* dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量,reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题.
呼莉18258344493…… 在命令窗口输入:gen z=x*x 回车 reg y z x 回车 结果就出来了.a若显著,其正负就有意义了.
@奚霭1124：如何用stata做回归分析中的假设检验 -
呼莉18258344493…… 用f和t检验即可
@奚霭1124：stata回归中的命令predict yhat 和predict y,hat分别是做什么的呀?主要是区别在哪里? -
呼莉18258344493…… predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差
@奚霭1124：如何解释二次项的结果 stata -
呼莉18258344493…… 好多种二次回归,根据试验数据进行最佳配线,最简单的是配抛物线:Y=C+BX+AX2“式中Y为上杠-Y” C=∑Y/N B={(∑XY-∑X∑Y/N)[ ∑X4-(∑X2)2/N]- (∑X2Y-∑X2∑Y/N)[ ∑X3-∑X(∑X)2/N}/D A=[∑X2-(∑X)2/N] (∑X2Y-∑X2∑Y/N...
@奚霭1124：怎样用stata做两阶段回归?2SLS -
呼莉18258344493…… help reg3 这个命令专门用于搞定两阶段回归 操作不会可以联系我哈
@奚霭1124：如何运用Stata做多次回归得常数项 -
呼莉18258344493…… 我有点confused...无论有多少个观察值 一般一个回归只有一个常数项...如果你要400个常数项,你是指bootstrap么?? 就是从样本里面抽样回归400次 每一次有一组estimates 然后检验是否正态分布 =============== 推荐一本书 ...
@奚霭1124：如何在stata中实现连续变量的meta回归 -
呼莉18258344493…… 在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析. 附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下. 里面在提到metareg命令时,列举了以下三个列子: 1:metareg logor covariate1 covariate2, wsse(selogor) 2: metareg logor dur,wsvar(vlor) bs(eb)noit 3: metareg meandiff qual avchol, wsse(sediff)bs(ml)tol(5)l(90)
@奚霭1124：如何用stata进行面板数据的回归分析 -
呼莉18258344493…… 面板数据用xi即可 熟练掌握 我可以代分析
@奚霭1124：怎样在stata中做关于虚拟变量的回归 -
呼莉18258344493…… 你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.
@奚霭1124：怎么在stata 里面做虚拟变量的回归 -
呼莉18258344493…… 例如,有一串年份数据 id year 001 2001 010 2002 100 2003 110 2004 111 2005 输入命令 tab year, gen(dummy_year) 这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量 回归命令 reg y x dummy* dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量,reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题.
