stata回归结果详解
如何解释Stata面板数据回归分析的结果
如何解释Stata面板数据回归分析的结果面板数据回归分析是经济学和社会科学研究中常用的方法之一。
它可以有效地解释变量之间的关系，并提供关于实证研究的有用结论。
Stata是一种常用的统计分析软件，拥有丰富的面板数据分析功能。
本文将介绍如何解释Stata面板数据回归分析的结果，以帮助读者理解和应用这些结果。
一、数据描述在解释面板数据回归分析结果之前，首先需要了解数据集的描述。
面板数据由多个不同观察单位（例如个人、公司或地区）在不同时间点上的观测数据组成。
每个观察单位在不同时间点上的观测值构成了面板数据的基本单元。
二、回归模型在进行面板数据回归分析之前，需要建立一个合适的回归模型。
通常，面板数据回归模型可以采用以下形式：Yit = βXit + αi + γt + εit其中，Yit代表因变量，Xit代表自变量，αi代表个体固定效应，γt 代表时间固定效应，εit代表误差项。
通过回归模型的设定，我们可以分析自变量对因变量的影响，并控制其他因素对估计结果的影响。
三、回归结果进行Stata面板数据回归分析后，我们会得到一系列回归结果。
这些结果提供了关于自变量对因变量影响的统计估计和显著性检验。
1. 回归系数回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
通过Stata回归结果表中的系数估计值，我们可以判断自变量对因变量的正负关系以及影响的相对大小。
一般情况下，系数估计值的正负表示自变量与因变量之间的正负关系，而系数大小表示自变量对因变量的影响强弱。
2. 显著性检验在回归结果表中，通常会给出回归系数的显著性检验结果。
这些结果以星号（*）的形式表示，星号的个数越多，表示显著性水平越高。
显著性检验可以帮助我们确定自变量的影响是否具有统计学意义。
如果回归系数通过显著性检验，说明自变量对因变量的影响是显著的，反之则无法得出显著结论。
3. R-squared值R-squared值是回归模型的拟合程度指标，衡量了模型能够解释因变量变异程度的百分比。
stata二元logistic回归结果解读
stata二元logistic回归结果解读在Stata中进行二元Logistic回归分析后，你将得到一系列的输出结果。
以下是如何解读这些结果的简要指南:1.模型拟合信息:●Pseudo R-squared :伪R方值，表示模型对数据的拟台程度。
其值介于0和1之间，越接近1表示模型拟合越好。
●Lkliloo ratio test :似然比检验，用于检验模型的整体拟台优度。
2.系数估计值:●B:回归系数，表示自变显每变化-一个单位时，因变显的预测值的变化。
●odds Ratio :优势比。
表示自变量变化-个单位时。
事件发生与不发生的比率的倍数。
计算公式为exp(B) 。
3.显菩性检验:●Pr(>2D:P值，用于检验回归系数的显著性。
通常，如果P值小于预设的显著性水平(如0.05) ，则认为该变量在统计上是显著的。
4. 95%置信区间:●Lower 和Upper:分别为回归系数的95%置信区间的下限和上限。
如果这个区间不包含0，那么我们可以认为该变量对事件的发生有影响。
5.变量信息:●x:自变量名称。
●e(b): Stata自动计算并给出的回归系数估计值。
●(exp(b) :优势比的计算值。
● 伊用:参考类别。
对于分类变量，Stata默认使用第一个类别作为参考类别。
6.模型假设检验:●Heteroskedasticiy:异方差性检验，用于检验误差项的方差是否恒定。
如果存在异方差性，可能需要考虑其他的回归模型或者对模型进行修正。
●Linearity:线性关系检验，用于检验自变量和因变量之间是否为线性关系。
如果不是线性关系，可能需要考虑其他形式的模型或者使用其他转换方法。
7.模型诊断信息:● AlIC, BIC:用于评估模型复杂度和拟合优度的统计星。
较低的值表示更好的拟合。
●Hosmer-Lemeshow test: 霍斯默勒梅肖检验，用于检验模型是否符合Logistic回归的前提假设(比如比例优势假设)。
stata中logit回归结果解读
stata中logit回归结果解读在Stata中进行logit回归分析是一种常用的统计方法，它可以用来研究因变量为二元变量（例如成功或失败、生还或死亡）与自变量之间的关系。
通过logit回归分析可以了解自变量对因变量的影响以及它们之间的相关性。
本文将解读和解释Stata中logit回归结果。
首先，我们需要关注的是回归方程中的系数（Coefficient）和截距（Intercept），它们提供了每个自变量的影响以及截距对因变量的基线影响。
系数可以通过指数化来解读。
例如，如果一个自变量的系数为0.5，那么它与因变量之间的关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率增加50%”。
同样地，如果系数为-0.5，那么关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率减少50%”。
截距代表在其他自变量不变的情况下，因变量的基线概率。
其次，我们需要关注的是p-值（P>|z|），它提供了系数的统计显著性。
通常，如果p-值小于0.05（通常也可以选择0.01），则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有统计显著的影响。
如果p-值大于0.05，则我们无法得出该自变量对因变量有显著影响的结论。
除了系数和p-值之外，还需要关注估计的标准误差（Std. Err.）和置信区间（Conf. Interval）。
标准误差反映了估计系数的精确度，它用于计算置信区间。
置信区间告诉我们，我们对于真实参数的估计有多大的信心。
通常，如果一个置信区间不包含0，则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有显著影响。
在回归结果中还可以查看伪R方（Pseudo R-squared）的值，它衡量模型的拟合优度。
不同的伪R方有不同的计算方式，例如Cox and Snell伪R方和Nagelkerke伪R方。
值越接近1，模型的拟合优度越好。
此外，还可以查看回归模型的拟合优度检验（Goodness of Fit Test），例如卡方检验（Chi-squared test）。
stata有序回归结果解读
Stata有序回归结果解读一、引言有序回归（O rd in alR e gr es si on）是一种常用的统计方法，用于分析有序分类变量的影响因素。
S ta ta是一款功能强大的统计分析软件，提供了丰富的有序回归分析功能。
本文将介绍如何使用S ta ta进行有序回归分析，并详细解读有序回归结果。
二、有序回归介绍有序回归是一种广义线性模型，用于研究有序分类变量的影响因素。
有序分类变量指的是，其取值在不同类别之间存在有序性关系，但不具备等距性。
在有序回归中，我们通过拟合一个适当的模型，来推断自变量对有序分类变量的影响程度。
三、数据准备在进行有序回归分析前，首先需要准备适当的数据。
数据应包含一个有序分类变量作为因变量，以及一个或多个自变量。
确保数据的完整性和准确性，并进行数据清洗和变量选择。
四、有序回归模型拟合在S ta t a中，使用`o lo gi t`命令进行有序回归模型拟合。
语法如下：o l og it de pe nd en t_v a ri nd ep en de nt_va r1i nd ep en de nt_va r2...其中，`de pe nd en t_v ar`为有序分类的因变量，`i nd ep en de nt_v ar1`、`in de pe nd en t_v ar2`为自变量。
五、解读回归系数有序回归分析的关键是解读回归系数。
回归系数提供了自变量对有序分类变量的影响程度和方向。
根据系数的正负值和显著性水平，可以判断自变量对有序分类变量的积极或消极影响。
六、解读分类概率除了回归系数，我们还可以通过有序回归结果，计算出不同自变量取值下的分类概率。
分类概率可以帮助我们理解自变量对有序分类变量不同类别的预测作用。
七、模型拟合度检验为了评估有序回归模型的拟合度，我们可以进行一些统计检验和模型评估指标的计算。
常见的拟合度检验指标包括对数似然比检验、伪R方等，这些指标可以帮助我们判断模型的拟合效果和解释能力。
stata面板回归结果解读
stata面板回归结果解读
面板数据回归是一种用于探究时间序列和横截面数据之间关系的分析方法。
在Stata中进行面板数据回归后得到的结果需要进行解读。
一般来说，我们会关注以下几个方面：
回归系数：系数的正负和大小表示自变量和因变量之间的关系强弱，以及方向。
需要关注系数的显著性水平，通常以p值来判断。
R平方：R平方值表示模型对因变量变化的解释程度，值越接近1表示模型拟合得越好。
残差检验：需要对残差序列进行稳定性和自相关性的检验，以确保模型的稳健性。
固定效应或随机效应模型的区分：如果使用了固定效应或随机效应模型，需要解释为什么选择这种模型以及模型的合理性。
可能还需要进行异方差性检验、多重共线性检验等其他统计检验。
需要根据具体的回归模型和研究问题来进行结果的解读，同时也需要结合理论知识和实际情况进行分析。
如果你有具体的回归结果需要解读，可以提供更多细节，我可以帮助你进行具体的解读和分析。
stata常数项的回归结果
stata常数项的回归结果在Stata中进行回归分析时，常数项（constant term）是指模型中的截距项或常数项。
常数项的回归结果是回归模型中常数项的估计值以及与之相关的统计指标。
当我们使用Stata进行回归分析时，默认情况下会自动计算并显示常数项的回归结果。
这使得我们能够全面地了解回归模型的性质和统计显著性。
常数项的回归结果常常包括以下几个方面的信息：1. 常数项的估计值（coefficient）：常数项的回归结果会给出常数项的估计值，表示在其他自变量保持不变的情况下，因变量的平均值应该在什么水平上。
这个估计值通常会有一个标准误（standard error），用来表示估计值的可靠性。
2. 常数项的显著性检验（significance test）：常数项的回归结果会提供常数项的t值和p值，用于检验常数项是否在统计上显著不等于零。
如果p值小于事先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以认为常数项在统计上显著不为零。
3. 常数项的置信区间（confidence interval）：常数项的回归结果还会给出一个置信区间，用来表示我们对常数项真值的区间估计。
这个置信区间通常是在95%置信水平下计算得到的，一般形式为[下界，上界]。
如果这个置信区间不包含零，则说明我们可以以95%的置信水平拒绝常数项为零的假设。
常数项的回归结果可以帮助我们分析回归模型中的截距项是否具有统计学意义。
如果常数项的估计值显著不为零，并且置信区间不包含零，则说明截距项在模型中具有重要的解释意义。
当我们使用Stata进行回归分析时，可以通过运行regress命令来获取回归结果。
常数项的回归结果会在回归结果表中以"(Intercept)"的方式显示。
除了常数项的回归结果，回归模型的其他自变量也会有相应的回归结果。
这些回归结果包括自变量系数的估计值、标准误、t值、p值、置信区间等，用于评估自变量与因变量之间的关系。
stata逻辑回归结果解读
在Stata中运行逻辑回归后，可以获得以下结果：
1. 模型系数：这些系数表示自变量对因变量的影响程度。
正数表示正相关，负数表示负相关。
2. 标准误：表示模型系数的估计误差。
3. z值：表示模型系数的显著性检验值。
如果z值大于标准正态分布的临界值（如1.96），则说明该系数在统计上是显著的。
4. p值：表示模型系数为真的概率。
p值越小，说明该系数越可信。
通常，如果p值小于0.05，则认为该系数是显著的。
5. 95%置信区间：表示模型系数的置信区间，通常默认设置为95%置信区间。
如果置信区间不包含0，则说明该系数是显著的。
在解读逻辑回归结果时，需要注意以下几点：
1. 确认自变量与因变量之间的关系是否符合实际情况。
2. 考虑其他可能的干扰因素，如样本偏差、测量误差等。
3. 将结果与其他分析方法的结果进行比较，以获得更全面的结论。
4. 注意模型的假设条件是否满足，如样本独立性、无多重共线性等。
总之，逻辑回归是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，但需要注意其局限性，并结合其他方法进行综合分析。
stata面板数据re模型回归结果解释
stata面板数据re模型回归结果解释Stata是一种统计分析软件，可用于面板数据的回归分析。
在使用Stata进行面板数据的回归模型分析时，常见的面板数据回归模型是随机效应模型（Random Effects Model）和固定效应模型（Fixed Effects Model）。
回归结果解释通常包括以下几个方面：1. 模型拟合度：回归结果中的R-squared（决定系数）可以用来衡量模型对观测数据的拟合程度。
R-squared越接近1，说明模型对数据的解释能力越强。
2. 系数估计：回归结果中的各个系数估计值表示自变量与因变量之间的关系。
系数的正负和显著性可以告诉我们自变量对因变量的影响方向和程度。
通常，系数的显著性可以通过查看t统计量或者P值来确定。
显著性水平一般为0.05或0.01，如果P值小于显著性水平，则表示该系数是显著的。
3. 解释变量：回归结果中可能包含多个解释变量，每个解释变量的系数表示该变量对因变量的影响。
系数的正负可以告诉我们该变量对因变量的影响方向，而系数的大小可以表示该变量对因变量的影响程度。
4. 控制变量：回归模型中可能还包含一些控制变量，这些变量用于控制其他可能对因变量产生影响的因素。
通过控制这些变量，可以更准确地评估自变量对因变量的影响。
5. 随机效应和固定效应：如果采用了随机效应模型，回归结果中可能会显示随机效应的方差或标准差。
这些参数可以用来评估不同个体之间的随机差异。
而固定效应模型则将个体固定效应纳入考虑，回归结果中可能包括各个个体的固定效应系数。
6. 模型诊断：在解释回归结果时，还需要进行模型诊断，以评估回归模型是否满足模型假设。
常见的模型诊断包括残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等。
需要注意的是，面板数据回归模型的解释需要结合具体的研究背景和问题进行分析，确保结果的可靠性和有效性。
同时，了解Stata软件的使用方法和相关统计知识也是进行面板数据回归分析的基础。
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x4 51.9 90.9 73.7 14.5 63.2 2.2 20.2 43.8 55.9 64.3 42.7 76.7 22.8 117.1 146.7 29.9 42.1 25.3 13.4 64.3 163.9 44.5 67.9 39.7 97.1
数据来源于贾俊平《统计学》(第7版)，第12章多元线性回归
5.系数置信区间
0.17
2.086
t
t0
ttail(df,t) = p 计算单边P值 双边时P值加倍就行了 如： ttail(20,0.17498)*2=0.863
invttail(df,p) = t 计算单边临界值 在双边95%置信度，5%显著水平 时的临界值为： t0=invttail(20,0.025)=2.086
tden(df,t)
t(df,t)
invt(df,p)
ttail(df,t)
invttail(df,p)
chi2den(df,x)
chi2 (df,x)
invchi2 (df,p)
chi2tail(df,x)
invchi2tail(df,p)
Fden(df1,df2,x)
F (df1,df2,x)
invF (df1,df2,p)
• (3) 回归系数的正负号与预期的相反。
• ( 4) 容忍度( tolerance) 与方差扩大因子(variance inflation factor , VIF) 。某个自变量的容忍度等于1 减去该
自变量对其他k-1 个自变量的线性回归的判定系数， 容忍 度越小，多重共线性越严重。方差扩大因子等于容忍度的 倒数，VIF 越大，多重共线性越严重， 一般认为容忍度小 于0.1 、VIF 大于10 时，存在严重的多重共线性。
由 Y=0+ 1X1+v 得 由 Y=0+1X1+2X2+ 得
如果X2与X1相关，显然有 如果X2与X1不相关，也有
Why?
回归分析之联合检验
• 无约束模型： • 约束后面q个变量： • 原假设： • 备选假设:H1:其中至少一个不等于0 • 检验F统计量：
16.5 2.2
10.7 27.1
1.7 9.1 2.1 11.2
6 12.7 15.6
8.9 0.6 5.9
5 7.2 16.8 3.8 10.3 15.8 12
x3 5 16 17 10 19 1 17 18 10 14 11 23 14 26 34 15 2 11 4 28 32 10 14 16 10
回归系数
回归系数 标准误差
T值 P值
置信区间
T值=Coef./Std. Err.
P值用于说明回归系数的显著性，一般来说P值<0.1(*)表示10%显著水平显著，P值 <0.05(**)表示5%显著水平显著， P值<0.01(***)表示1%显著水平显著 置信区间（CI） 0.0145294-invttail(20,0.025)*0.0830332=0.0145294-2.086*0.0830332=-0.1586748 0.0145294+2.086*0.0830332=0.1877335
第三列df是自由度（degree of freedom），第一行是回归自由度dfr，等于变量数 目，即dfr=m；第二行为残差自由度dfe，等于样本数目减去变量数目再减1，即 有dfe=n-m-1；第三行为总自由度dft，等于样本数目减1，即有dft=n-1。对于本例 ，m=4，n=10，因此，dfr=4，dfe=n-m-1=20，dft=n-1=24。
Ftail(df1,df2,x)
invFtail(df1,df2,p)
Ftail(2,702,3.96)=0.0195=1-F(2,702,3.96)
6.回归结果的评价
• (1)通过模型F检验说明线性关系是否成立。 • (2)回归系数符号是否与理论或预期相一致
。 • (3) 通过系数t检验说明y 与x关系统计显著性
• 但ln( consume)~ln(income)+ln(income2)共线性，应为ln( consume)~ln(income)+(lnincome)2
• 3、一个自变量是两个或多个自变量和线性函数
回归模型中包含无关变量
遗漏变量偏误
遗漏相关变量偏误
采用遗漏相关变量的模型进行估计而带来的 偏误称为遗漏相关变量偏误（omitting relevant variable bias）。
X3的VIF=3.83 =1/(1-0.7392)=1/(08) =1/容忍度
• 不存在完全共线性假设，允许自变量之间存在相关关系，只是 不能完全相关
• 1、一个变量是另一个变量的常数倍，如同时放入不同度量单 位的同一变量
• 2、同一变量的不同非线性函数可以成为回归元，如 consume~income+income2
1.方差分析
第二列SS对应的是误差平方和，或称变差。 1.第一行为回归平方和或回归变差SSR，表示因变量的预 测值对其平均值的总偏差。 2.第二行为剩余平方和（也称残差平方和或剩余变差） SSE，是因变量对其预测值的总偏差，这个数值越大，拟 合效果越差，y的标准误差即由SSE给出。 3.第三行为总平方和或总变差SST，表示因变量对其平均 值的总偏差。 4.容易验证249.37+63.28=312.65
0.0145294-invttail(20,0.025)*0.0830332=0.0145294-2.086*0.0830332=-0.1586748 0.0145294+2.086*0.0830332=0.1877335
Stata中查临界值和p值
normalden(z)
normal(z)
invnormal(p)
x1 67.3 111.3 173 80.8 199.7 16.2 107.4 185.4 96.1 72.8 64.2 132.2 58.6 174.6 263.5 79.3 14.8 73.5 24.7 139.4 368.2 95.7 109.6 196.2 102.2
x2 6.8
19.8 7.7 7.2
3.回归系数检验
当自变量只有两个时，R2j就是这两个变 量的相关系数(pwcorr x2 x1)的平方
4.系数标准误差计算
对多元回归“排除其它变量影响”的解释
简单回归和多元回归估计值的比较
.03789471= .0289094 + .1678986 * .0535163
tw (function t=tden(20,x),range(-3 3)), xline(0.17 2.086)
。 • (4)用判定系数说明回归模型在多大程度上
解释了因变量y 取值的差异。 • (5)画残差直方图或正态概率图考察误差项
的正态性假定是否成立。
7.多重共线性判断
• 出现下列情况，暗示存在多重共线性:
• (1 )模型中各对自变量之间显著相关(相关系数检验)。
• (2) 当模型的线性关系F检验显著时，几乎所有回归系 数的t 检验都不显著。
设正确的模型为 却对 进行回归，得
Y=0+1X1+2X2+ Y=0+ 1X1+v
将正确模型 Y=0+1X1+2X2+ 的离差形式
代入
得
(1)如果漏掉的X2与X1相关，则上式中的第二项在小样本下 求期望与大样本下求概率极限都不会为零，从而使得OLS 估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致。
(2)如果X2与X1不相关，则1的估计满足无偏性与一致性；但这时0的估计 却是有偏的。
stata回归结果详解
no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
y 0.9 1.1 4.8 3.2 7.8 2.7 1.6 12.5 1 2.6 0.3 4 0.8 3.5 10.2 3 0.2 0.4 1 6.8 11.6 1.6 1.2 7.2 3.2
第四列MS是均方差，误差平方和除以相应的自由度 1.第一行为回归均方差MSR 2.第二行为剩余均方差MSE，数值越小拟合效果越好
F值，用于线性关系的判定。 结合P值对线性关系的显著性 进行判断，即弃真概率。所 谓“弃真概率”即模型为假的 概率，显然1-P便是模型"为 真的概率，P值越小越好。对 于本例，P=0.0000<0.0001， 故置信度达到99.99%以上。
2.模型显著性
R- Squared为判定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)， 它是相关系数的平方，也是SSR/SST，y的总偏差中自变量解释的部分。 Adjusted对应的是校正的判定系数
Root MSE为标准误差（standard error），数值越小，拟合的效果越 好