计量经济学Stata软件应用3---【Stata软件回归分析应用之模型预测】--1次课讲课教案
计量经济学Stata软件应用2【Stata软件之回归分析】–2次课
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
(2) 表左上方区域为方差分析表 。第2列从上到下依次为回归平方和(SSE)、 残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)； 第3列为自由度 ， 分别为k= 1， n-k-1=1225-1-1=1223，n-1=1225-1=1224；第4列为均方和 (MSS) ， 由各项 平方和除以相应的自由度得到 。 (3) 表右上方区域给出了样本数(Number of ob s) 、判定系数(R-squared)、 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 ， 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 入wage ， 在Independent Variables选项框中选择或键入edu → 点击OK即可
四 、 多元回归分析的Stata基本命令
◆ 对于多元线性回归模型：
➢ regress y x1 x2…xk 以 y 为被解释变量 ， x1, x2, …,xk 为解释变量进行普通最 小二乘(OLS)回归 。regress命令可简写为reg；
➢ regress y x1 x2…xk, noconstant y对x1, x2, …,xk的回归 ， 不包含截距项 ， 即过原点回归；
二 、简单回归分析的Stata基本命令
◆ 简单线性回归模型 ( simple linear regression model ) 指 只有一个解释变量的回归模型 。如：
应用Stata做logistic回归
3: ht ht=0：无高血压， ht=1：有高血压
4: est est=0 未使用过雌激素， est=1：使用 过雌激素
5: dose 剂量：dose=0：未使用过， dose=1：0.1-0.299(mg/day)
6: drug drug=0：未使用其他药物，
drug=1：使用了其精选他版课件药ppt 物
精选版课件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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1.Logistic 回归
命令： logit 因变量 [自变量] [,选择项]
在进行logistic 回归时要注意资料的形式。通常， 用于logistic 回归的资料有三种形式： (1) 分水平频数资料，一般自变量较少，且均为分类 变量，常以各变量(包括因变量、自变量)各水平的组 合的频数表形式出现。如例1。拟合时仍用上述命令， 只是命令中增加[fw=频数变量]选择项。
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首先，使用ht、est、drug 三个变量作条件 logistic 回归。 . clogit y ht est drug, group(match)
结果显示，患高血压(ht)及使用其他药物 (drug)与子宫内膜癌无关，而使用过雌激素 者患子宫内膜癌的可能性比未使用过雌激素者 大。因此，可以进一步考虑剂量-反应关系。变 量剂量(dose)可以按两种方法处理，先按线 性形式进入模型，再以哑变量形式进入模型， 并比较两者的结果。
计量经济学 第3讲 线性回归模型
W
用Wi 0 1 Si表 示 对 总 体 回 归 函 数
的 估 计 ， 称 为SRF。 表 示 这 一 函 数 关 系
的 直 线 称 为 样 本 回 归 线。
Wi ：E(W | Si )的 估 计 量
0
：
截
距
参
数
的
0
估
计
量
1
：
斜
率
参
数
的
1
估
计
量
S
总体回归函数和样本回归函数
Var( 1 )
(
1 Xi
X
)2
2；SD(
1
)
1
( X i X )2
Var( 0 ) n
(
X
2 i
Xi X
)2
2；SD(
0
)
n
X
2 i
( X i X )2
参数估计
OLS估计量的方差估计和标准差估计（p.101）
Wi E(W | Si ) ui 0 1 Si ui 0 1 Si表 示S Si时W的 均 值 ， 称 为 系 统 性 成分 ；
ui表 示Wi与 其 均 值 的 偏 差 ， 称 为随 机 误 差 项 或 误 差 项, 它 度 量 的 是 除 了S之 外 ， 其 他 因 素 对W的 影 响
o 样本回归函数的另一种表述
并 非 每 一 个Wi都 在 样 本 回 归 线 上 ，
我 们 使 用 函 数 建 立Wi 与Si的 对 应 关 系 ：
应用统计学：回归分析PPT课件
03
使用方法
通过菜单和对话框选择分析方法，导入数据，设置参数，运行分析并查
看结果。
Stata软件介绍
适用范围
Stata（Statistical Data Analysis） 是一款适用于各种统计分析和数 据管理的软件，尤其适用于回归 分析。
特点
功能强大、命令语言简洁，支持多 种数据管理操作，提供多种统计分 析方法，结果输出详细且可视化效 果好。
使用方法
通过命令行输入分析命令，导入数 据，设置参数，运行分析并查看结 果。
R软件介绍
适用范围
R（Software for Statistical Computing）是一款开源的统 计软件，适用于各种统计分析，
包括回归分析。
特点
功能强大、社区活跃、可扩展性 强，支持多种编程语言和数据可 视化工具，提供丰富的统计函数
分层回归分析的基本思想是将多个自变量分为若干个层次，每个层次内 部的自变量之间存在较强的相关性，而不同层次的自变量之间相关性较
弱。
分层回归分析在生态学、社会学、医学等领域有广泛应用，例如研究不 同层次的人口特征对健康状况的影响、研究不同层次的社会经济因素对 犯罪率的影响等。
主成分回归分析
主成分回归分析的基本思想是将多个自变量进行主成 分分析，得到少数几个主成分，这些主成分能够反映 原始数据的大部分变异，然后利用这些主成分进行回 归分析。
线性回归模型
线性回归模型是回归分析中最常用的一种模型，其形式为 (Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ldots + beta_pX_p + epsilon)。
其中 (Y) 是因变量，(X_1, X_2, ldots, X_p) 是自变量，(beta_0, beta_1, ldots, beta_p) 是回归系数，(epsilon) 是误差项。
计量经济分析及stata应用
计量经济分析及stata应用计量经济学是一门研究经济理论和经济数据之间关系的学科。
它的目的是通过使用统计方法和经济理论来分析经济现象，并得出关于经济模型和政策的结论。
Stata是一个广泛使用的计量经济学软件包，它提供了许多工具和算法，可以帮助研究人员进行经济数据的分析和模型估计。
在计量经济分析中，我们首先需要收集和整理经济数据。
这些数据可以是时间序列数据，如GDP、通货膨胀率等，也可以是截面数据，如个人收入、教育水平等。
一旦数据准备就绪，我们可以开始对其进行描述性统计，以了解数据的基本特征，如平均值、标准差、最大值和最小值等。
接下来，我们可以使用计量经济模型来研究变量之间的关系。
最常见的模型是线性回归模型，它可以分析自变量与因变量之间的线性关系。
例如，我们可能希望了解教育水平对个人收入的影响。
我们可以构建一个回归模型，其中教育水平是自变量，个人收入是因变量。
通过估计回归模型的系数，我们可以得出关于教育水平对个人收入的影响的结论。
为了得出可靠的结论，我们需要进行统计推断。
我们需要检验模型的显著性，以确定自变量是否对因变量有统计上的重要影响。
常用的检验方法包括t检验和F 检验。
另外，我们还可以进行样本外预测，以测试模型的预测能力。
在使用Stata进行计量经济分析时，我们可以使用命令来进行各种操作。
例如，我们可以使用"summarize"命令来计算描述性统计量，使用"regress"命令来估计回归模型的系数，使用"test"命令来进行假设检验，使用"predict"命令来进行样本外预测等等。
此外，Stata还提供了一些图形工具，可以帮助我们更好地理解数据和模型。
总之，计量经济分析及其在Stata中的应用是经济学研究中的重要组成部分。
通过合理地选择经济模型和使用适当的统计方法，我们可以从经济数据中提取有关经济现象和政策的重要信息。
计量经济学及stata应用操作
计量经济学及stata应用操作计量经济学是经济学中的一门重要的子领域，它研究如何运用数理统计方法来解决经济学中的问题，尤其是通过建立经济模型并利用实际数据进行分析和验证。
它的目标是通过利用观测数据来检验经济理论，并得出有关经济现象和政策的科学结论。
在实践中，研究者通常使用专门的计量经济学软件来进行数据处理和分析。
其中，Stata是一种非常常用的软件工具，它提供了丰富的数据处理、模型估计和统计推断等功能，被广泛应用于计量经济学研究中。
在Stata中，常用的数据处理操作包括数据导入、数据清洗和数据转换。
数据导入是将外部数据文件导入Stata中进行后续分析的过程，可以通过多种格式导入，如Excel、CSV、SPSS等。
数据清洗是对导入的数据进行检查、修正和删除异常值等处理，确保数据的质量和可靠性。
数据转换是将原始数据转换成可用于模型估计和分析的格式，如变量类型转换、数据排序和合并等。
在Stata中进行计量经济分析的核心操作是建立经济模型、估计模型参数和进行统计推断。
建立经济模型包括选择适当的经济理论和模型结构，并设定模型中的自变量、因变量和控制变量等。
估计模型参数是利用观测数据来计算模型中的系数估计值，常用的方法包括最小二乘法、极大似然法和仪器变量法等。
统计推断是对模型的估计结果进行显著性检验和置信区间估计，以评估模型的可靠性和经济意义。
除了基本的计量经济学操作外，Stata还提供了丰富的高级功能，如面板数据分析、时间序列分析和计量计算等。
面板数据分析用于处理多个个体在多个时间点上的数据，考虑到个体和时间的固定效应和随机效应。
时间序列分析用于处理时间依赖的数据，如趋势、周期和季节性等。
计量计算是利用估计结果进行经济政策评估和预测分析，如计量影响评估、决策树分析和蒙特卡洛模拟等。
总之，计量经济学及其在Stata中的应用操作是经济学研究中不可或缺的一部分。
它通过建立经济模型、估计参数和进行统计推断来解决实际问题，Stata作为一种常用的计量经济学软件提供了丰富的功能和工具，使得研究者可以方便、快捷地进行数据处理、模型估计和统计推断，从而得出准确和可靠的经济研究结论。
stata有序逻辑回归模型
stata有序逻辑回归模型摘要：I.有序逻辑回归模型简介A.逻辑回归模型基本概念B.有序逻辑回归模型的特点II.利用Stata 进行有序逻辑回归分析A.安装和加载Stata 程序B.数据准备1.数据类型2.因变量和自变量C.模型构建1.模型语法2.模型参数解释D.结果解读1.模型诊断2.系数解释3.预测结果III.有序逻辑回归模型的应用案例A.案例背景介绍B.数据分析和结果C.结论与启示正文：I.有序逻辑回归模型简介逻辑回归模型是一种用于分析二分类变量之间关系的统计方法。
在实际应用中，有时需要研究多分类变量之间的关系，这就需要引入有序逻辑回归模型。
有序逻辑回归模型是一种特殊的逻辑回归模型，可以分析多分类变量之间的关系，同时考虑了变量之间的等级顺序。
II.利用Stata 进行有序逻辑回归分析A.安装和加载Stata 程序首先，确保你的电脑上已经安装了Stata 软件。
然后，通过命令窗口输入以下命令来安装有序逻辑回归的Stata 程序：```ssc install orderedlogit```安装完成后，使用以下命令加载程序：```use orderedlogit```B.数据准备在开始分析之前，请确保你的数据满足以下条件：1.数据类型：因变量（响应变量）应为二分类或多项分类变量，自变量可以是连续或分类变量。
2.因变量和自变量：确保因变量和自变量都已经编码。
对于分类变量，可以使用Stata 的“encode”命令进行编码。
C.模型构建在数据准备完成后，我们可以开始构建有序逻辑回归模型。
模型的语法如下：```logit [indepvars] [if] [in] [, absorb(absorbvars) [options]]```其中，[indepvars] 是自变量，[if] 和[in] 是筛选样本的条件，[absorbvars] 是需要控制的协变量，[options] 是模型选项。
以一个简单的例子为例：```logit education marriage, absorb(age)```这个模型表示，在控制年龄变量的情况下，教育程度和婚姻状况对因变量的影响。
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
计量经济学课件——实验一（stata学生版）
实验一：一元线性回归模型的估计、检验和预测【演示内容】1、stata常用命令Stata常用命令的介绍。
(1) 查找帮助:search [查找内容]如：search save //查找用什么命令保存文档（键盘上按“q”键可以停止显示搜索结果）(2) use "路径+文件名"use "F:\stata files\2.6.dta"(3) 编辑数据edit(4) 删除数据表中的变量或一个观测值drop 变量名1 变量名2如：drop X Ydrop in 行数n //删除第n个观测之如：drop in 32 //删除第32个观测值(5) 保存数据文档save "文件路径+文件名"2、以教材P49 例2.6.1为例介绍用Eview实现一元线性回归的参数估计、检验和预测。
实验步骤1．录入数据点击菜单Data Editor,直接把数据拷贝进去并在右下边的variables的框中修改变量名为X和Y2. 散点图scatter Y X4．按照关系式Y=C+βX+μ进行OLS回归，regress Y X5. 预测(1) 求X=20000时，人均消费支出均值预测值的点估计值. predict [type] newvar [,statistic]举例：先执行回归命令：use "F:\stata files\2.6",clearregress Y X再用edit命令新增一个X值20000，在执行以下命令predict yhat [,xb]–此命令意为：生成一个名为yhat的变量，该变量的取值为根据解释变量的每组取值对应生成被解释变量的估计值，（在最后一行可以看到X=20000所对应的Y的估计值）(2)求当X=20000时，人均消费支出均值预测值和个值的\95%的置信区间。
use "F:\stata files\2.6.dta",clear(1) regress Y X(2) 然后在数据chapter9_1中增加一个X的取值为20000(3) predict yhat–将每个x值对应的y的估计值存放在变量yhat中,则在X=20000的最后一个观测值可以看到对应的Y的预测值的点估计值(4) predict sef, stdf–生成一个名为sef的变量，该变量的取值为预测误差的标准差(5) predict sep, stdp–生成一个名为sep的变量，该变量的取值为预测值的标准差(6) scalar tc=invttail(29,0.025)–定义标量tc，其取值为自由度为29的t变量概率为0.025的临界值。
计量经济学Eviews软件应用2---【线性回归模型】--1次课
Eviews软件操作实例
例2：经研究发现，学生用于购买书籍及课外读物的支
出与本人受教育年限和其家庭收入水平有关，对18名 学生进行调查的统计资料见表2-2，其中，Y——购买 书籍及课外读物支出（元/年）; X1 ——受教育年限 （年）；X2 —— 家庭月可支配收入（元/月）。要求 通过使用Eviews软件： （1）试建立学生购买书籍及课外读物的支出 Y 与受 教育年限 X1 和家庭收入水平X2 的二元线性回归模 型； （2）假设有一学生的受教育年限X1= 10 年，家庭月 可支配收入 X2 =480元/月，试预测该学生全年购买书 籍及课外读物的支出，并给出相应的预测区间。
Eviews软件操作实例
(三) 做散点图
菜单方式：组窗口工具条View/Graph/Scatter/Simple Scatter →X 和Y 的散点图(以X 列的观测值为横坐标，以Y 列的观测值为纵坐标，在 X-Y 坐标系中描点得到 X 和 Y 两个变量的散点图) ，点击Freeze冻结为一个图→Name命 名graph01→此图的图标出现在工作文件目录中; 或者Eviews主菜单中的Quick/Graph/Scatter →弹出的文 本框中输入 X Y →OK →打开未命名的图窗口→Name命 名； 命令方式：scat X Y 然后回车 （打开未命名的图窗口，可name命名）
Eviews软件操作实例
(一) 工作文件基本操作 2、保存工作文件
直接点击工作文件窗口工具条中的“Save” 或者选择
Eviews主菜单中的 File/Save→如果工作文件已命名 (example1 )， 弹出“Workfile Save”对话框(默认状态) → 点击Ok后系统自动将工作文件保存在默认目录下，扩 展名为wf1；