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stata多元线性回归模型预测
stata多元回归
分析步骤是什么?
答:
在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归
。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展,...
本人刚学
stata
。从这个
回归
中如何分析呢?比如,F(2,174),t都该怎么解...
答:
图一:model是
模型
数,residual是参差数,ss拟合数,df自由度,图二:number of obs是样本数,F统计量,大好,p值大于0.05拒绝原假设。R-scuared就是R^2的意思,是拟合度,越高越好,下面那个调整后的R^2一般不看,root是单位根检验。图三:第一列是各个系数,第二列是拟合系数值,就是你的...
计量经济分析高手请指教。
stata
面板数据
线性回归
结果的解读。
答:
回答:你这是用面板数据固定效应进行
回归
三个自变量中,cr5和cr10回归结果是显著的,因为他们P值小于0.05 其中cr5和因变量负相关,cr10和因变量正相关
求助 从
stata回归
出的表中如何得到变量
预测
方程?
答:
根据你的输出结果,你在做的是一元
线性回归
吧。要写出
预测
方程看输出结果第二部分,b对应的第一列coef表示常数项beta0,c对应的第一列表示回归系数beta1,所以你的预测方程是 y(hat)=0.192124+2.704453X
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'
如何用
stata
做稳健
回归
答:
如何用
stata
做稳健回归 大量的
线性回归模型
是基于最小二乘法实现的,但其仍存在一些局限性。比如说,样本点出现许多异常点时,传统的最小二乘法将不再适用,此时则可以使用稳健回归(robust regression)代替最小二乘法。操作 下面的稳健回归使用的是犯罪数据,该数据来自Alan Agresti和Barbara Finlay的《...
stata
操作介绍之时间序列分析
答:
时间变量通常用t表示,其在用时间序列构建的计量经济模型中得到广泛的应用,它可以单独作为一元线性回归模型中的解释变量,也可以作
多元线性回归模型
中的一个解释变量,其对应的回归系数表示被解释变量随时间变化的变化趋势,时间变量也经常用在
预测模型
中。1、定义时间序列在
stata中
的实现在进行时间序列的分析...
stata
统计功能
答:
对于等级资料,
Stata
支持秩变换、秩和检验和秩相关等分析方法。在相关和回归分析方面,Stata提供了多样化的选项,如简单相关、偏相关、典型相关,以及
多元线性回归
、逐步回归、加权回归等,甚至包括二阶段回归、百分位数回归、残差分析和强影响点分析,以及
线性回归模型
的随机效应版本等。此外,Stata还涵盖了其他...
用
stata
做
线性回归
步骤
答:
就只是做
回归
分析吗需要做异方差检测、共
线性
检测和自相关检测吗
Stata
有哪些分析功能?
答:
等级资料的一般分析:秩变换,秩和检验,秩相关等 相关与回归分析:简单相关,偏相关,典型相关,以及多达数十种的回归分析方法,如
多元线性回归
,逐步回归,加权回归,稳键回归,二阶段回归,百分位数 ( 中位数 ) 回归,残差分析、强影响点分析,曲线拟合,随机效应的
线性回归模型
等。其他方法:质量控制...
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