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"
diruse 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"
diruse cobb_douglas.dta ,clear
list regress lny lnk lnlpredict lny1predict e , residuallist lny lny1 eline 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"
diruse  grilic.dta ,clearregress 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 1/20regress 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"
diruse  grilic.dta ,clearregress lnw s expr tenure smsa rnsvce  //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 1/20regress 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rnsregress 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 ,clearquietly regress lnw s expr tenure smsa rns
predict lnw1
predict e , residualtest s = 0.1dis ttail(752 , 0.45188757)*2test expr=tenuretest expr+tenure=s

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