STATA 第一章 回归分析

STATA软件操作相关与回归分析一、相关分析相关分析用于研究两个变量之间的相关性。

在STATA中，可以使用命令"correlate"进行相关分析。

语法：correlate 变量列表例子：我们以一个示例数据集"auto"为例，研究汽车价格与里程数和马力之间的相关性。

```sysuse autocorrelate price mpg turn```上述命令将计算汽车价格（price）与里程数（mpg）和轮胎转向（turn）之间的相关系数。

输出结果将显示相关系数矩阵，其中包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数。

二、简单线性回归简单线性回归分析用于研究一个因变量和一个自变量之间的关系。

在STATA中，可以使用命令“regress”进行简单线性回归分析。

语法：regress 因变量自变量例子：我们继续使用上述示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数之间的关系。

```sysuse autoregress price mpg```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）之间的简单线性回归分析。

输出结果将包括回归系数估计值、拟合优度、标准误差、t值、P值等。

另外，使用命令“predict”可以进行预测。

例子：我们可以使用上述回归模型，对新数据进行价格的预测。

```predict new_price, x```上述命令将对新数据集中的里程数进行预测，并将结果保存在新的变量new_price中。

三、多元回归分析多元回归分析用于研究一个因变量和多个自变量之间的关系。

在STATA中，可以使用命令“regress”进行多元回归分析。

语法：regress 因变量自变量1 自变量2 ...例子：我们使用示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数、马力和重量之间的关系。

```sysuse autoregress price mpg displacement weight```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）、马力（displacement）和重量（weight）之间的多元线性回归分析。

stata回归分析完整步骤——吐血推荐****下载连乘函数prod,方法为:findit dm71sort stkcd date //对公司和日期排序gen r1=1+r //r为实际公司的股票收益率gen r2=1+r_yq //r_yq为公司的预期股票收益率egen r3=prod(r1),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计复合收益率egen r4=prod(r2),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计预期的复合收益率gen r=r4-r3capture clear （清空内存中的数据）capture log close （关闭所有打开的日志文件）set mem 128m （设置用于stata使用的内存容量）set more off （关闭more选项。

如果打开该选项，那么结果分屏输出，即一次只输出一屏结果。

你按空格键后再输出下一屏，直到全部输完。

如果关闭则中间不停，一次全部输出。

）set matsize 4000 （设置矩阵的最大阶数。

我用的是不是太大了？）cd D: （进入数据所在的盘符和文件夹。

和dos的命令行很相似。

）log using （文件名）.log,replace （打开日志文件，并更新。

日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果，如果你修改了文件内容，replace选项可以将其更新为最近运行的结果。

）use （文件名）,clear （打开数据文件。

）（文件内容）log close （关闭日志文件。

）exit,clear （退出并清空内存中的数据。

）假设你清楚地知道所需的变量，现在要做的是检查数据、生成必要的数据并形成数据库供将来使用。

检查数据的重要命令包括codebook，su，ta，des和list。

其中，codebook提供的信息最全面，缺点是不能使用if条件限制范围，所以，有时还要用别的帮帮忙。

su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。

【stata代码模板】回归分析、回归系数的若干检验_regress_cnsreg_test（1）线性模型简易代码——————————————模板————————————————regress 被解释变量解释变量if var=value,noconstant beta level(#) ——————————————模板————————————————If用于筛选满足条件的数据，可缺省。

Noconstant要求没有截距项，可缺省。

Beta要求显示标准化后的系数，即beta系数，可缺省。

Level(#)要求显示系数估计值置信区间的置信度，置信度为#%，可缺省，缺省为95%置信度。

比如，用语文、数学成绩对英语成绩作回归，置信区间为90%：regress English Chinese Maths,level(90)（2）带虚拟变量的回归————————————————模板————————————————regress 被解释变量解释变量若干i.虚拟变量if var=value,noconstant beta level(#) ————————————————模板————————————————比如，想要用语文成绩、数学成绩、性别对英语成绩作回归：regress English Chinese Maths i.gender（3）带约束条件的回归有时候要求解释变量系数之间满足一定关系，比如两个被解释变量系数之和要求等于1等等，附加约束的回归为：————————————————模板————————————————constraint 约束编号约束方程cnsreg 被解释变量解释变量if var=value,constraint(约束编号) noconstant level(#) ————————————————模板————————————————比如，要用语文成绩、数学成绩对英语成绩，其中要求语文成绩系数和数学成绩系数之和为1constraint 1 Chinese+Maths=1cnsreg English Chinese Maths,constraint(1)以下是回归模型系数的若干检验，以回归模型regress y x1 x2 x3 x4来说明（4）检验约束条件是否成立比如检验x1+x2之和是否为1：regress y x1 x2 x3 x4test x1+x2=1（5）检验某几个回归系数是否一起为零比如，要检验x2，x3，x4是否一起为零：regress y x1 x2 x3 x4test x2 x3 x4（6）检验某几个回归系数是否相等比如，要检验x1是否等于x2 regress y x1 x2 x3 x4test x1=x2。

stata时间序列回归步骤命令1.引言1.1 概述概述部分的内容：时间序列回归是一种经济学和统计学领域中常用的分析方法，用于研究随时间变化的因果关系。

它涉及使用时间上的观测数据来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的值。

Stata是一种功能强大的统计软件，广泛用于数据分析和经济研究。

在Stata中，有一系列的命令可供使用，用于进行时间序列回归分析。

本文将介绍使用Stata进行时间序列回归分析的步骤和相应的命令。

通过学习这些命令，读者将能够熟练地使用Stata进行时间序列回归分析，并获得准确和可靠的结果。

本文主要包括以下章节内容：1. 引言部分介绍了时间序列回归的概述、文章结构和目的，旨在帮助读者全面了解本文内容。

2. 正文部分将详细介绍时间序列回归的概念和原理，并介绍Stata中的时间序列回归命令。

这些命令包括数据准备、建立模型、模型估计和统计推断等步骤。

3. 结论部分对本文进行总结，并展望时间序列回归在未来的应用前景。

同时，还会指出时间序列回归分析中可能存在的局限性，以及可能的改进方向。

通过本文的学习，读者将了解时间序列回归分析的基本概念和步骤，掌握对时间序列数据进行回归分析的方法和技巧，并能够运用Stata软件进行实际的分析工作。

1.2文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。

第一部分为引言部分，目的是对时间序列回归步骤命令进行一个概述，并说明本文的目的。

接下来，第二部分将详细介绍时间序列回归的概念和一般步骤，并使用stata命令进行说明。

同时，本文还将重点介绍两个关键要点，这些要点对于正确进行时间序列回归分析非常重要。

最后，第三部分为结论，将总结本文的主要内容，并展望一下未来可能的研究方向。

在正文部分，我们将首先概述时间序列回归的基本概念，并提供了一个对该方法的整体认识。

然后，我们将详细介绍stata时间序列回归步骤命令的使用方法，包括数据导入、变量设定、模型拟合和结果解释等。

stata：回归分析回归分析这是⼀个回归分析的例⼦。

这个数据集收集了200名⾼中⽣的各科成绩，包括science、math、reading 和social studies。

变量female是⼀个⼆分类变量，1为⼥，0为男。

use https:///stat/stata/notes/hsb2(highschool and beyond (200 cases))regress science math female socst readSource | SS df MS Number of obs = 200-------------+------------------------------ F( 4, 195) = 46.69Model | 9543.72074 4 2385.93019 Prob > F = 0.0000Residual | 9963.77926 195 51.0963039 R-squared = 0.4892-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4788Total | 19507.5 199 98.0276382 Root MSE = 7.1482------------------------------------------------------------------------------science | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------math | .3893102 .0741243 5.25 0.000 .243122 .5354983female | -2.009765 1.022717 -1.97 0.051 -4.026772 .0072428socst | .0498443 .062232 0.80 0.424 -.0728899 .1725784read | .3352998 .0727788 4.61 0.000 .1917651 .4788345_cons | 12.32529 3.193557 3.86 0.000 6.026943 18.62364------------------------------------------------------------------------------⽅差分析表A.Source –这是⽅差，模型，残差，总计的来源。

stata第一阶段的回归最小特征值统计量Stata是一种统计软件，广泛应用于社会科学研究和数据分析。

在使用Stata进行回归分析时，我们经常需要评估回归模型的合理性和可靠性。

回归最小特征值统计量是一种常用的统计方法，可以帮助我们判断回归模型的优劣。

本文将介绍Stata中如何计算和解释回归最小特征值统计量。

在进行回归分析时，我们通常关注的是自变量与因变量之间的线性关系。

回归最小特征值统计量可以帮助我们判断自变量的线性组合是否对因变量有显著影响。

在Stata中，我们可以通过运行回归命令来计算回归最小特征值统计量。

以下是一个示例：```reg y x1 x2 x3```上述命令运行了一个多元线性回归模型，其中y是因变量，x1、x2和x3是自变量。

在回归结果中，Stata提供了回归系数的估计值和显著性水平。

但是，我们无法直接从回归结果中获取回归最小特征值统计量的信息。

为了计算回归最小特征值统计量，我们需要使用Stata中的其他命令。

在Stata中，我们可以使用"estat eigen"命令来计算回归最小特征值统计量。

例如：```estat eigen```上述命令将返回回归最小特征值统计量的相关统计信息，包括最小特征值和对应的p值。

最小特征值表示回归模型中自变量的线性组合对因变量的解释力量。

p值则表示最小特征值的显著性水平。

如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明自变量的线性组合对因变量有显著影响。

解释回归最小特征值统计量的结果可能需要一些统计知识。

回归最小特征值统计量基于协方差矩阵的特征值，由于特征值的性质，回归最小特征值统计量始终为非负值。

较大的最小特征值表示回归模型中自变量的线性组合对因变量的解释力量较强。

当最小特征值接近于零时，说明自变量之间存在多重共线性（multicollinearity）问题，即自变量之间存在较强的线性相关性。

回归最小特征值统计量还有一个重要的应用，即选择自变量子集。