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stata二元回归分析步骤
stata
事件
分析
法
答:
事件窗口:我们设定为事件发生前后各五天,即(-5, +5)。估计窗口:为了充分捕捉市场反应,我们选择了更长的时间段(-155, -6)进行
回归分析
。模型选择:采用市场模型,探寻股票在事件窗口内的异常收益。分析方法:正常表现与异常回报的对比分析,以及显著性检验和交叉检验来验证影响。
过程
: - 导入数据...
stata回归分析
结果怎么看?
答:
stata回归分析
结果可以这样看:1、看到Sig.P数值,如果数值小于0.05则说明有显著影响。2、找到R Square数值,该自变量能够解释异变数的变异值,如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。3、找到线性值DW,查DW分布表,找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556,则说明不存在相关性。回...
stata
的二次拟合是用什么公式
答:
stata
的二次拟合是用
回归分析
公式。如果确定拟合曲线为二次,可以增加一个x系列,值为x^2,返回值为数组,元素为有关拟合参数,其中R^2为:=INDEX,3,1)。多项式展开,在自变量x1,x2等的基础上构建新的自变量组合,比如x1的平方,x2的平方,x1*x2等选项。示例 以SIM手机的用户满意度与相关变量...
如何分析下面
stata
面板数据
回归分析
答:
结前两行表示模型类别LZ采用randomeffect随机模型截面变量:province本数目三一0.群组数目三一每组一0观测值 三-5行表示模型拟合优度别withinbetweenoverall组内组间总体三层 陆-漆行表示针参数联合检验wald chi二检验Pvaluep=0.000表示参数整体灰显著 吧-一0行表示解释变量估计权重截距标准差Z统计量P值及...
面板数据
回归分析
答:
i.year命令,我们可以测试时间固定效应是否显著,这对于模型选择和假设检验至关重要。总的来说,面板数据
回归分析
为我们提供了深入理解时间序列数据的强大工具,它允许我们控制未观察变量的影响,并通过
Stata中
的命令轻松实现。理解这些方法的关键在于掌握其原理和适用场景,以便在实际研究中作出明智的决策。
如何用
stata
提取一个主成分出来继续做
回归分析
答:
做好pca
分析
后,根据提取的主成分或因子数量,键入predict 新变量名称1 新变量名称2-新变量名称n,n对应产生的因子个数,如果只是提取一个主成分,则只要键入predict 新变量名
跪求
STATA回归分析
数据分析!
答:
1. 一般
回归
方程就是把显著的自变量的非标准化beta系数作为自变量的系数,加常数,加未能预测的随机变量(那个希腊字母打不来,伊普斯隆差不多是这么念的,你应该知道的)2.标准化的回归方程就是用标准化的beta系数做系数,其它不变 3.adj R²就是调整R²,就是你的模型拟合度,由于R...
STATA分析
方法,学习资料,问题求助
答:
检验两个总体中某个比例的值是否相等。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions 2.7.8两样本方差检验Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance 2.8ANOVA
过程
2.8.1单因素ANOVA过程Statistics →ANOVA→One-Way Anova2.8.2非参数的单因素方差
分析
:...
stata
的
二元
logistic
分析
出来的系数的意义
答:
分析对比数。
二元
Logistic
回归分析
时,首先需要看某个题是否呈现出显著性,如果P值小于0.05,则说明呈现出0.05水平的显著性。如果P值小于0.01,则说明呈现出0.01水平的显著性,如果呈现出显著性,那么说明该题对Y有影响关系。具体是正向影响还是负向影响需要结合对应的回归系数值进行说明,如果回归系数...
stata
自相关 广义差分
步骤
答:
1、D-W检验 reg y x1 x2 x3 estat dwatson (y为被解释变量 x为解释变量,执行上述命令便可得到D-W值,不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)2、Box and Pierce's Q 检验 reg y x1 x2 x3 predict e, resid wntestq e, lags(n)
回归分析
是解析注目变量和因子变量并...
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