第五章参数估计和假设检验的Stata实现
stata中级计量经济学 假设检验
2015/7/31
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主要内容
• 线性假设检验
– Wald检验：单系数t和一般性线性检验 – 基于约束最小二乘的检验(LR检验) – LM检验
• 非线性假设检验 • 结构突变的建模和检验：邹检验 • 设定性检验和模型选择
– 主要参考鲍姆第4章和Greene第5、6、7章部分内容
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每一行都有许多0.
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约束R = q 的例子
1.一个系数为0， j 0, R 0 0 ... 1 0 ...0 , q 0 2.两个系数相等， k j R 0 0 1 ... -1 ...0 , q 0 3.一组系数和为1， 2 3 4 1 R 0 1 1 1 0 ... , q 1 4.系数的一个子集为0，1 0, 2 0, 3 0 1 0 0 0 ... 0 0 , q 0 R 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 1 0 ... 0 5.几个线性约束， 2 3 1, 4 6 0, 5 6 0 0 1 1 0 0 0 1 , q 0 R 0 0 0 1 0 1 2015/7/31 0 0 0 0 1 1 0
庭的犹太人，反对这种限制，他的建议是让狗儿自由的跑，看它会不会有不
良表现。 Rao 则看到过Calutta街上许多令人讨厌的流浪狗，不喜欢任由它们 跑来跑去，建议将狗儿一直关在笼子里，观察它在里面抓挠笼子的程度。如
果咆哮抓挠的太厉害，说明还需要进一步训练。那天晚上当 Rao 回到在剑桥
的公寓，他突然意识到 Neyman 和 Wald 的建议与Neyman-Pearson LR 检验与
STATA软件实证分析操作指南
STATA软件实证分析操作指南第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 研究意义第二章：STATA软件简介2.1 STATA软件概述2.2 STATA软件的特点2.3 STATA软件的应用领域第三章：STATA软件安装与启动3.1 软件安装3.2 软件启动3.3 界面功能介绍第四章：数据导入与管理4.1 数据导入4.1.1 导入Excel数据4.1.2 导入文本数据4.2 数据清洗与管理4.2.1 缺失值处理4.2.2 重复观察处理第五章：描述性统计分析5.1 数据摘要5.1.1 平均值、标准差与变异系数 5.1.2 中位数与四分位数5.2 数据分布5.2.1 频数与频率分布表5.2.2 直方图与箱线图5.3 数据关联5.3.1 相关系数5.3.2 散点图第六章：假设检验与参数估计6.1 单样本假设检验6.1.1 单样本t检验6.1.2 单样本比例检验6.2 双样本假设检验6.2.1 独立样本t检验6.2.2 成对样本t检验6.2.3 独立样本比例检验6.3 参数估计6.3.1 置信区间估计6.3.2 线性回归模型的参数估计第七章：数据可视化7.1 散点图与折线图7.2 饼图与柱状图7.3 热力图与地理图第八章：高级数据分析8.1 面板数据分析8.1.1 面板数据描述性统计8.1.2 面板数据回归分析8.2 生存分析8.2.1 生存曲线估计8.2.2 生存率比较第九章：模型诊断与改进9.1 残差分析9.2 多重共线性检验9.3 模型改进与比较第十章：输出结果与报告10.1 输出结果保存10.2 命令日志保存10.3 输出结果报告生成结语本文针对STATA软件进行了全面的实证分析操作指南，从软件安装与启动、数据导入与管理、描述性统计分析、假设检验与参数估计、数据可视化、高级数据分析、模型诊断与改进、输出结果与报告等方面进行了详细的讲解和操作指导。
通过学习本指南，读者将能够灵活运用STATA软件进行实证分析，并得到准确的分析结果，并能将结果以专业的方式呈现。
统计学回归分析结果输出stata命令
统计学回归分析结果输出stata命令标题：统计学回归分析结果输出Stata命令摘要：本文将介绍如何使用Stata命令进行统计学回归分析，并详细讨论分析结果的输出。
我们将按照从简到繁、由浅入深的方式，逐步探讨回归分析的基本内容，并为读者提供深入理解和灵活运用的指导。
正文：一、简介统计学回归分析是研究变量之间关系的重要工具，它可以揭示自变量对因变量的影响程度，并用数学模型来表达这种关系。
而使用Stata 进行统计学回归分析时，我们可以通过一系列命令来实现数据的建模、参数估计和结果输出。
接下来，我们将详细介绍这些Stata命令的具体用法。
二、数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。
假设我们要分析自变量X对因变量Y的影响，我们需要确保X和Y的数据都已经导入到Stata中，并使用`describe`命令来查看数据的基本情况。
三、简单线性回归我们将介绍如何进行简单线性回归分析。
使用`regress`命令可以实现简单线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息和检验结果。
我们可以输入以下命令实现对因变量Y关于自变量X的简单线性回归分析：```regress Y X```四、多元线性回归若因变量Y受多个自变量的影响时，我们需要进行多元线性回归分析。
同样，可以使用`regress`命令来实现多元线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息。
我们可以输入以下命令实现多元线性回归分析：```regress Y X1 X2 X3```五、结果输出在进行回归分析后，我们通常会关注回归系数的估计值、显著性检验和可决系数等信息。
使用`estimates table`命令可以将这些结果输出为表格形式，以便更清晰地了解回归分析的结果。
我们可以输入以下命令实现回归结果的输出：```estimates table```六、回归诊断在获得回归分析结果后，我们还需要进行一些诊断检验来验证回归模型的适宜性。
使用`predict`命令可以生成预测值和残差值，而`predictnl`命令可以计算异方差调整的标准误。
gmm的stata操作
gmm的stata操作
GMM的Stata操作
广义矩估计（GMM）是一种常用的统计方法，它可以用来估计参数，检验假设和进行预测。
在Stata中，GMM可以通过使用ivregress命令来实现。
在本文中，我们将介绍如何使用Stata进行GMM操作。
首先，我们需要准备数据。
假设我们有一个包含自变量x和因变量y 的数据集。
我们还需要一个工具变量z，它与x相关，但与y不相关。
我们的目标是估计x对y的影响。
接下来，我们需要使用ivregress命令来进行GMM操作。
该命令的语法如下：
ivregress gmm (y = x) (x = z), robust
其中，gmm表示我们要进行广义矩估计，(y = x)表示我们要估计y对x的影响，(x = z)表示我们要使用z作为工具变量，robust表示我们要进行异方差稳健性检验。
执行该命令后，Stata将输出估计结果。
我们可以使用estat命令来查
看更多的统计信息。
例如，我们可以使用estat overid命令来进行工具变量有效性检验。
除了ivregress命令外，Stata还提供了其他一些命令来进行GMM操作。
例如，xtivreg命令可以用于面板数据，gmm命令可以用于非线性模型。
总之，GMM是一种非常有用的统计方法，可以用于估计参数，检验假设和进行预测。
在Stata中，我们可以使用ivregress命令来进行GMM操作。
第五章参数估计和假设检验Stata实现
第五章参数估计和假设检验的Stata实现本章用到的Stata命令有例5－1 随机抽取某地25名正常成年男子，测得其血红蛋白含量如下：146 7 125 142 7 128 1401 7 144 151 117 118该样本的均数为137.32g/L，标准差为10.63g/L，求该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间。
数据格式为计算95％可信区间的Stata命令为：结果为该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间为（132.93～141.71）例5－2 某市2005年120名7岁男童的身高X=123.62(cm)，标准差s=4.75(cm)，计算该市7岁男童总体均数90%的可信区间。
在Stata中有即时命令可以直接计算仅给出均数和标准差时的可信区间。
结果为：该市7岁男童总体均数90%的可信区间（122.90～124.34）。
例5－3 为研究铅暴露对儿童智商(IQ)的影响，某研究调查了78名铅暴露(其血铅水平≥40 g/100ml)的6岁儿童，测得其平均IQ为88.02，标准差为12.21；同时选择了78名铅非暴露的6岁儿童作为对照，测得其平均IQ为92.89，标准差为13.34。
试估计铅暴露的儿童智商IQ的平均水平与铅非暴露儿童相差多少，并估计两个人群IQ的总体均数之差的95%可信区间。
本题也可以应用Stata的即时命令：结果：差值为4.86，差值的可信区间为0.81～8.90。
例5-4 为研究肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)对肺癌的灵敏度，随机抽取140例确诊为肺癌患者，用CEA进行检测，结果呈阳性反应者共62人，试估计肺癌人群中CEA的阳性率。
Stata即时命令为结果为肺癌人群中CEA的阳性率为44.28％，可信区间为35.90％～52.82％。
例5-5 某医生用A药物治疗幽门螺旋杆菌感染者10人，其中9人转阴，试估计该药物治疗幽门螺旋杆菌感染者人群的转阴率。
Stata即时命令为结果为例5－6 某市区某年12个月发生恶性交通事故的次数分别为：5, 4, 6, 12, 7, 8, 10, 7, 6, 11, 3, 5假设每个月恶性交通事故的次数服从Poisson分布，试估计该市平均每个月恶性交通事故的次数的95%可信区间。
IV估计应用STATA实现
IV估计应用STATA实现IV估计是一种具有统计学假设检验和参数估计功能的方法，常用于处理因果推断问题。
在实践中，STATA是一种广泛使用的统计软件，它提供了丰富的工具和功能来实现IV估计。
下面将介绍如何在STATA中进行IV估计，包括数据准备、IV模型估计、结果解释等。
1.数据准备首先，我们需要准备IV估计所需的数据。
通常，IV估计需要包含以下变量：-被解释变量(Y)：需要估计的因果效应或处理效应。
-外生变量(X)：存在内生性问题的变量，需要利用工具变量进行拟合。
-工具变量(Z)：与内生变量相关，但不受因变量影响的变量。
它必须满足两个条件：与内生变量相关，但与误差项不相关。
-内生变量(W)：直接影响被解释变量和内生变量的变量。
2.IV模型估计在STATA中，可以使用两步最小二乘法（2SLS）或广义矩估计（GMM）进行IV估计。
2.1两步最小二乘法（2SLS）估计首先，使用STATA的`regress`命令进行第一步OLS回归，将内生变量(W)作为解释变量，工具变量(Z)作为被解释变量。
例如：```regress W Z```然后，使用`predict`命令获取OLS预测值，并将其保存到新变量“W_hat”中。
例如：```predict W_hat```接下来，使用`regress`命令进行第二步OLS回归，将被解释变量(Y)作为解释变量，外生变量(X)和第一步OLS预测值（W_hat）作为解释变量。
例如：```regress Y X W_hat```通过查看回归结果，我们可以获取IV估计的系数和显著性水平。
2.2广义矩估计（GMM）估计广义矩估计（GMM）是一种更一般的方法，它使用工具变量进行估计。
在STATA中，可以使用`ivregress`命令进行GMM估计。
例如：```ivregress 2sls Y (X = Z) , gmm```其中，`2sls`表示使用两步最小二乘法估计，`(X = Z)`表示外生变量X使用工具变量Z进行估计，`gmm`表示使用广义矩估计进行估计。
学习使用STATA进行数据处理与分析
学习使用STATA进行数据处理与分析第一章：STATA的介绍与安装STATA是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和生物学等领域。
本章将介绍STATA的特点、功能以及安装步骤。
STATA具有强大的数据处理和统计分析能力，可以进行数据清洗、变量管理、描述性统计分析、假设检验、回归分析等操作。
第二章：数据导入与数据清洗数据处理是统计分析的基础，本章将介绍如何使用STATA进行数据导入和数据清洗。
首先，介绍将数据导入到STATA中的几种方式，如直接读取Excel文件、导入CSV文件等。
其次，介绍如何处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量。
第三章：变量管理与数据转换本章将介绍如何在STATA中进行变量管理和数据转换。
首先，介绍如何创建新变量、重编码变量、将字符串变量转换为数值变量等操作。
其次，介绍如何进行数据排序、合并数据集、将宽数据转换为长数据等操作，以满足不同的分析需求。
第四章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，本章将介绍如何使用STATA进行常见的描述性统计分析。
包括计算频数和占比、计算均值和标准差、绘制直方图和箱线图等操作。
此外，还将介绍如何计算变量之间的相关系数和交叉表分析等。
第五章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法之一，用于验证研究假设的有效性。
本章将介绍如何使用STATA进行常见的假设检验。
包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析等操作。
同时，还将介绍如何进行非参数检验，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。
第六章：回归分析回归分析是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的关系。
本章将介绍如何使用STATA进行回归分析。
包括简单线性回归、多元线性回归、logistic回归等操作。
同时，还将介绍如何进行残差分析和模型诊断，以验证回归模型的有效性和可靠性。
第七章：面板数据分析面板数据分析是一种特殊的数据分析方法，用于研究个体与时间的关系。
stata中的原假设 -回复
stata中的原假设-回复原假设（Null Hypothesis）是在统计推断中一个重要的概念。
它是一个关于总体参数（population parameter）的陈述，通常被称为“无效假设”或“空假设”。
在stata中，我们可以使用各种统计方法对原假设进行检验，以确定样本数据是否支持或拒绝该假设。
本文将以stata中的原假设为主题，一步一步地解释如何进行假设检验，并给出示例。
一、什么是原假设？原假设是在统计推断中对总体参数的一个陈述。
它通常表示没有效应、没有关联或没有差异等。
在stata中，我们可以通过对样本数据进行统计检验来评估原假设。
原假设通常用H0表示。
在stata中，我们经常遇到两种类型的原假设：单侧原假设和双侧原假设。
1. 单侧原假设：单侧原假设通常根据问题的特定需求来确定。
例如，我们想研究一种新的治疗方法是否比现有方法更有效。
我们可以将单侧原假设表述为“新的治疗方法更有效”。
在stata中，我们可以使用单侧检验来检测这种假设。
2. 双侧原假设：双侧原假设通常是根据问题的特定需求来确定，它关注是否存在差异，但没有具体的方向。
例如，我们想研究男性和女性在某个特定领域的能力是否存在差异。
我们可以将双侧原假设表述为“男性和女性在这个特定领域的能力没有差异”。
在stata中，我们可以使用双侧检验来检测这种假设。
二、如何在stata中进行原假设检验？在stata中，我们可以使用不同的统计方法对原假设进行检验。
具体的步骤如下：1. 设置原假设和备择假设：在stata中，我们首先需要设置原假设和备择假设。
原假设通常表示没有差异、没有效应或没有关联等，备择假设则表示存在差异、存在效应或存在关联等。
2. 选择适当的统计方法：根据问题的特定需求，选择适当的统计方法来进行假设检验。
常见的方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3. 计算统计量：使用stata命令计算所选择统计方法的统计量。
例如，使用ttest命令计算t检验的t值，或使用anova命令计算方差分析的F值。
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第五章参数估计和假设检验的Stata实现本章用到的Stata命令有
例5－1 随机抽取某地25名正常成年男子，测得其血红蛋白含量如下：
146 139 153 138 137 125 142 134 133 122 137 128 140 137 139 128 131 158 138 151 147 144 151 117 118
该样本的均数为137.32g/L，标准差为10.63g/L，求该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间。
数据格式为
计算95％可信区间的Stata命令为：
结果为
该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间为（132.93～141.71）
例5－2 某市2005年120名7岁男童的身高X=123.62(cm)，标准差s=4.75(cm)，计算该市7岁男童总体均数90%的可信区间。
在Stata中有即时命令可以直接计算仅给出均数和标准差时的可信区间。
结果为：
该市7岁男童总体均数90%的可信区间（122.90～124.34）。
例5－3 为研究铅暴露对儿童智商(IQ)的影响，某研究调查了78名铅暴露(其血铅水平≥40 g/100ml)的6岁儿童，测得其平均IQ为88.02，标准差为12.21；同时选择了78名铅非暴露的6岁儿童作为对照，测得其平均IQ为92.89，标准
差为13.34。
试估计铅暴露的儿童智商IQ的平均水平与铅非暴露儿童相差多少，并估计两个人群IQ的总体均数之差的95%可信区间。
本题也可以应用Stata的即时命令：
结果：
差值为4.86，差值的可信区间为0.81～8.90。
例5-4 为研究肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)对肺癌的灵敏度，随机抽取140例确诊为肺癌患者，用CEA进行检测，结果呈阳性反应者共62人，试估计肺癌人群中CEA的阳性率。
Stata即时命令为
结果为
肺癌人群中CEA的阳性率为44.28％，可信区间为35.90％～52.82％。
例5-5 某医生用A药物治疗幽门螺旋杆菌感染者10人，其中9人转阴，试估计该药物治疗幽门螺旋杆菌感染者人群的转阴率。
Stata即时命令为
结果为
例5－6 某市区某年12个月发生恶性交通事故的次数分别为：
5, 4, 6, 12, 7, 8, 10, 7, 6, 11, 3, 5
假设每个月恶性交通事故的次数服从Poisson分布，试估计该市平均每个月恶性交通事故的次数的95%可信区间。
将1个月视为一个单位时间，因Poisson分布具有可加性，我们先计算12个单位时间内平均脉冲数估计值及其95%可信区间。
X=5+4+6+12+7+8+10+7+6+11+3+5=84
由于在12个单位时间内总的发生次数为84，所以可以用
得到结果：
例5－7 续例3－4。
从某纯净水生产厂家生产的矿泉水中随机取1升水样，检出3个大肠菌群。
试估计该家生产的矿泉水中每升水中大肠杆菌数的95％可信区间。
Stata的命令为：
结果为：
例5－8 大规模调查表明正常成年女子的双耳在4kHz频率时的纯音气传导
听阈值平均为15dB。
为研究纺机噪声对纺织女工的听力是否有影响，随机调查了20名工龄在2年以上的纺织女工，测得其听阈值(dB)如下：
10 11 12 13 14 14 16 17 18 18
18 18 19 20 20 23 22 23 24 26
研究者的问题是：纺织女工的听阈值是否与正常成年女子不同？
Stata数据格式为：
H0：μ=μ0， H1：μ≠μ0。
即H0：μ=15(dB)，H1：μ≠15(dB)。
Stata命令为：
结果为：
统计量t=2.7810，Pr(|T| > |t|) = 0.0119，所以可以拒绝H0，可以认为纺织女工与正常成年女子的平均听阈值的差异有统计学意义。