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如何用stata做对数模型的最小二乘估计
如题所述
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推荐答案 2013-01-10
不知道你是不是想说对数线性模型?首先,对所有变量取对数,方法是gen x'=log(x);然后,利用x'再进行回归。
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stata
分析你取
对数
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答:
消除递增型异方差。将指数关系转化为线性,简化
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在Stata中
,使用quick generate series快速生成对数变量,例如r = log(变量),轻松
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性统计分析的时候,纳入原始变量就好,可不用纳入平方项,只
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求大神看
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logistic回归结果
答:
log likelihood是
对数
似然函数值,它是最大似然估量,跟你这里没有关系。异方差性在logit
模型
当中是无法避免的问题,可以证明方差为1/NP(1-P),所以你如果要符合标准的做必须用WLS,加权
最小二乘
法,一般很少有人在文献里会去用罢了因为繁琐。直接用怀特稳健
估计
就行。x1等变量都比较显著。
为什么
stata
取
对数
后没有出现新变量
答:
1. 缩小数据的绝对数值,方便计算。例如,每个数据项的值都很大,许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围,这时取
对数
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乘法
计算转换称加法计算。3. 某些情况下,...
STATA中
随机前沿分析不收敛问题,求助
答:
随机前沿生产函数
如何在stata中进行估计
呢?我拟了这几个实际估计的步骤:第一步,将随机前沿生产函数(C-D模型或者是超越
对数模型
都可以)中vi和ui这两个误差转化为单误差,假设这个单误差的参数分别是λ和σ^2(其中,λ和σ^2分别由vi和ui的方差构造);第二步,根据第一步中单误差的分布函数,...
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