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stata怎么建立多元回归模型
stata怎么
做
回归
?
答:
1、首先在数据视图窗口编辑入数据,在变量视图窗口进行编辑,根据每个变量德 类型,宽度等属性进行输入,如图所示。2、然后点击【分析】-【
回归
】【线性L】即可出现下图。3、接着选择右边的【统计量】-选择出需要的统计分析数据,然后点击继续--和确定。4、这是一个基本的输出结果的界面信息,这些信息会...
如何
用
Stata
软件做一个
多元
probit
回归
,计量经济学
答:
题主的Y变量有四个类型:不付股利,支付现金,回购,和两者结合,所以可以用多项probit
回归
(Multinomial probit regression)。在
Stata
软件里面使用mprobit命令就可以。具体就是:mprobit y x1 x2 x3 x4
如何
用
stata
做
回归
答:
use "E:
stata
data盈余管理新版.dta", clear reg dacc rid tm size debt14 eps, robust outreg2 using 计量经济学服务中心.doc, replace ctitle(Model 1)、注意adds命令面向的是成对的对象,因此不能直接把保存在e()中的结果adds,而是要把结果的名称写在前面后再添加结果。
怎样
用
stata
做两阶段
回归
?2SLS?
答:
首先,使用OLS(普通最小二乘法)进行初步估计,我们可以通过以下命令对Y进行
回归
,同时考虑到robust标准误的稳健性:reg Y X1 X2 X3 X4, robust然而,当内生性疑虑浮现,2SLS便登场了。在第一阶段中,我们需要估计工具变量对解释变量的影响,如:reg X1 Z1 Z2 X2 X3 X4, robust然后,将这个第...
【小菲stata】VAR
模型stata
建模详细步骤
答:
深入探索:VAR模型在
Stata中
的细致建模步骤让我们一同探索时间序列分析中的瑰宝——向量自
回归模型
(VAR),以1978年至2022年间的经济数据为例,其中包括被解释变量y、自变量x以及c1至c7的控制变量,为复杂经济现象揭示动态关系。第一步:数据准备与检验确保所有变量具有同阶协整性至关重要。首先,运用ADF...
怎样stata多元
线性
回归
答:
local temp="y x1 x2 x3"tempname crossYX crossX crossY b quietly matrix accum `crossYX' = `temp'matrix `crossX' = `crossYX'[2...,2...]matrix `crossY' = `crossYX'[2...,1]matrix `b' = syminv(`crossX') * `crossY'matrix list `b'
Stata如何
做
回归
?
答:
保存
模型
。保存模型结果可以使用
Stata
官方自带的命令进行结果存储,即estimates store(或缩写形式:est store)。esttab命令 esttab命令是由瑞士波恩大学社会学研究所(University of Bern, Institute of Sociology)的Ben Jann教授编写的Stata用户外部命令,主要用于生成满足用户需求的
回归
表格,这类命令已经成为...
stata如何回归
答:
1、生成一个自变量和一个因变量。2、点击Statistics|linear model and related|linear regression菜单。3、在弹出的regress中设置相关变量,然后再点确定。4、在结果界面中,_cons为.5205279表示
回归
截距,说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9905和0.9893,说明回归方程拟合效果...
stata多元回归
分析步骤是什么?
答:
Stata
的统计功能很强 除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险
回归
,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应
模型
等。具体说, Stata具有如下统计分析能力:数值变量资料的一般分析:参数估计,t检验,单...
怎么
用
stata
进行辅助
回归
?
答:
打开电脑,找到桌面上的Eviews软件,设置工作文件,点击文件左上角——
新建
——工作文件,填写相关的开始日期和名称,然后选择“OK”。在窗口中输入“dataYX1X2”以确定回车键,如下所示。比如你的自变量是x因变量是y,
构建
一个双对数
模型
,输入equationeq.lslog(y)clog(x)然后回车。LSLOG(Y)CLOG(X...
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