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
数据集:
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
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
***无常数项时
regress lnw s expr tenure smsa rns , noc
关于虚拟变量
其中: south = 1 ; north = 0
***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
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
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
其他
test s = 0.1
同样:
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