如何用stata做对数模型的最小二乘估计

如题所述

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第1个回答 2016-11-20

用reg命令来做

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求大神看stata做出的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，就把数值缩小了；在实证模型中，缩小值之后相关系数数值会更大一些（原值可能需要四到五位有效数字）。2. 取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。3. 某些情况下，...

stata取对数要两边同时取吗答：同时，当某个自变量取其平方项后，因变量和该自变量同样显著，说明因变量和该自变量间存在着某种非线性的关系（U型或倒U型关系），直接纳入模型即可。在做模型性统计分析的时候，纳入原始变量就好，可不用纳入平方项，只在模型建构时纳入，并将相关结果交代在回归分析结果表中。至于U型或倒U型关系的拐点，...

stata分析你取对数了吗答：series快速生成对数变量，例如r = log(变量)，轻松进行对数变换。总结与实践对数变换并非一劳永逸，而是根据具体问题和模型需求进行的策略性选择。通过理解何时、何地以及为何取对数，你可以在Stata中更有效地应用对数分析，提升计量经济学模型的准确性和解释力。参考资料：连享会取对数指南 - 深入了解 ...

EViews如何进行自回归方程参数的最小二乘估计?答：计算过程：从散点图（题目有给吧）看出x和y呈线性相关，题中给出的一组数据就是相关变量x、y的总体中的一个样本，我们根据这组数据算出回归方程的两个参数，便可以得到样本回归直线，即与散点图上各点最相配合的直线。下面是运用最小二乘法估计一元线性方程^y = a + bx的参数a和b：（a为样本...

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