第五章 多元线性回归

  • 二元线性回归示例
  • 代码汇总
  • 多元回归的stata实例
  • 基础回归
  • 关于虚拟变量
  • 对数据进行筛选后回归
  • 其他
  • 代码汇总


二元线性回归示例

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化


数据集:

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_02

cd "F:\stata兴趣培训班\陈强计量经济学与stata资料\data"
dir

use cobb_douglas.dta ,clear
list 

regress lny lnk lnl

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_03


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_数据集_04


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_05


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化_06

代码汇总

*** 二元线性回归示例
cd "F:\stata兴趣培训班\陈强计量经济学与stata资料\data"
dir

use cobb_douglas.dta ,clear
list 

regress lny lnk lnl

predict lny1

predict e , residual

list lny lny1 e

line lny lny1 year , lpattern(solid dash)

多元回归的stata实例

基础回归

cd "F:\stata兴趣培训班\陈强计量经济学与stata资料\data"
dir

use  grilic.dta ,clear

regress lnw s expr tenure smsa rns

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_07


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_08


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化_09

***无常数项时
regress lnw s expr tenure smsa rns , noc

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化_10


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化_11

关于虚拟变量

其中: south = 1 ; north = 0

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化_12

***如果只对南方居民的子样本进行回归,可使用虚拟化变量rns
list rns in 1/20

regress lnw s expr tenure smsa if rns  //如果只对南方居民的子样本进行回归,可使用虚拟化变量rns

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_数据集_13

regress lnw s expr tenure smsa if ~rns  //如果只对北方居民的子样本进行回归

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_二元线性回归 奇异矩阵_14

对数据进行筛选后回归

regress lnw s expr tenure smsa rns if s >=12  // 只对中学以上的子样本进行回归

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_15

regress lnw s expr tenure smsa if s >=12 & rns  // 只对中学以上且居住在南方的子样本进行回归

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_二元线性回归 奇异矩阵_16

其他

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_17

test s = 0.1

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_数据集_18


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_19


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_虚拟化_20


同样:

二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_线性回归_21


二元线性回归 奇异矩阵 陈老师二元线性回归_数据集_22

代码汇总

***多元回归的stata实例
cd "F:\stata兴趣培训班\陈强计量经济学与stata资料\data"
dir

use  grilic.dta ,clear

regress lnw s expr tenure smsa rns

vce  //variance covariance matrix estimated

***无常数项时
regress lnw s expr tenure smsa rns , noc

***如果只对南方居民的子样本进行回归,可使用虚拟化变量rns
list rns in 1/20

regress lnw s expr tenure smsa if rns  //如果只对南方居民的子样本进行回归,可使用虚拟化变量rns

regress lnw s expr tenure smsa if ~rns  //如果只对北方居民的子样本进行回归

regress lnw s expr tenure smsa rns if s >=12  // 只对中学以上的子样本进行回归

regress lnw s expr tenure smsa if s >=12 & rns  // 只对中学以上且居住在南方的子样本进行回归

***回到最初的全样本估计
use  grilic.dta ,clear

quietly regress lnw s expr tenure smsa rns
predict lnw1
predict e , residual

test s = 0.1

dis ttail(752 , 0.45188757)*2

test expr=tenure

test expr+tenure=s