chapstata基本回归分析课件.ppt
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1、chapstata基本回归分析chapstata基本回归分析主要内容1.小样本的OLS估计与分析2.大样本的OLS估计与分析3.约束回归4.非线性最小二乘分析chapstata基本回归分析实验6-1:小样本普通最小二乘分析一、实验基本原理一、实验基本原理chapstata基本回归分析二、实验内容和实验数据二、实验内容和实验数据根据统计资料得到了美国汽车产业的横截面数据(1978年),变量主要包括:price=汽车的价格,mpg=每加仑油所行驶的英里数,weight=汽车的重量,foreign表示是否是进口车,如果foreign=0代表是国产车,如果foreign=1代表是进口车。完整的数据在本
2、书附带光盘的data文件夹的“usaauto.dta”工作文件中。利用usaauto数据,对汽车价格的影响因素进行计量分析,分析mpg、weight和foreign对价格的边际影响,包括进行OLS的估计、检验、预测和绘制图形等相关内容。chapstata基本回归分析三、实验操作指导三、实验操作指导1 打开数据文件、观测数据特征打开数据文件、观测数据特征(1)若要进行各种对原始数据的操作,首先必须正确地打开数据文件,在Stata中打开数据文件的方法有多种,其中较为常用的方法是通过命令直接打开或是使用菜单操作打开。我们在此使用命令方式,在命令窗口中输入如下命令:sysuse usaauto,cle
3、ar(2)在进行回归分析之前,可以先关注一下原始数据及其统计特征。在命令窗口中输入如下命令:edit如果想得到数据的统计特征,则需要在命令窗口中输入如下命令:describechapstata基本回归分析2 利用最小二乘法进行模型的估计利用最小二乘法进行模型的估计对模型进行回归的仍然是采用命令方式进行操作,命令的基本格式如下:regress depvar indepvar if in weight,options其中regress代表“回归”的基本命令语句,depvar代表被解释变量(或称因变量)的名称,indepvar代表解释变量(或称自变量)的名称,if代表条件语句,in代表范围语句,we
4、ight代表权重语句,options代表其他选项。chapstata基本回归分析表6.1的内容显示了options所代表的其他选项的具体内容,主要包括选项的命令语句及其所代表的含义。chapstata基本回归分析要想得到OLS的回归结果,只需本实验的模型在命令窗口中输入如下命令:regress price mpg weight foreign这个命令就表示以price作为因变量,mpg、weight、foreign作为自变量建立线性回归模型,运用OLS方法进行回归分析。3 模型的检验模型的检验基本回归分析之后,还要对模型的整体和系数进行检验,以求证其是否符合经济理论或现实情况的要求。用户可以发
5、现刚才的回归结果中已经给出了最基本的F检验和t检验的结果,下面将介绍其他检验的相关命令,这些检验均为Wald检验。chapstata基本回归分析(1)线性检验命令的基本格式如下:test(spec)(spec),test_options在这个命令中,test是线性检验的命令语句,而(spec)则表示线性检验的形式,主要包括以下五种:第一种检验所设定的系数都为0,命令形式如下:test coeflist第二种检验所设定的系数表达式都为0,命令形式如下:test exp=exp=第三种检验方程eqno中的变量varlist的系数都为0,命令形式如下:test eqno:varlist第四种检验不同
6、方程中变量varlist的系数相同,命令形式如下:test eqno=eqno=:varlist第五种检验方程eqno中的变量varlist系数相同,命令形式如下:testparm varlist,equal equation(eqno)chapstata基本回归分析(2)如果检验为非线性检验,则需要将命令的基本格式调整如下即可:testnl exp=exp=exp.,options这个命令中,testnl是非线性检验的命令语句,而exp=exp=exp.表示系数之间的非线性关系式。在本实验中,如检验“weight”“foreign”的系数是否同时显著不为零,则需要输入如下命令:test we
7、ight foreign(也可以输入 test(weight=0)(foreign=0)这个命令,效果相同。)chapstata基本回归分析4 模型的预测模型的预测经济计量模型设定的最终目的是使其能够对社会经济生活有一定的预测功能,所以一个模型在估计和检验之后,就可以用其进行预测了,下面将着重介绍线性预测的主要内容。线性预测的基本命令格式如下:predict type newvar if in,options在这里,predict是预测的基本命令语句,newvar代表将要进行预测的变量,if代表条件语句,in代表范围语句,options代表其他选项,在预测中起重要作用,表6.2显示了预测命令中
8、options的命令语句和含义。chapstata基本回归分析chapstata基本回归分析利用本实验的数据,预测因变量和残差“price”和“e”值的具体操作步骤如下:若要得到“price”的预测值,需要输入如下命令:predict yhat,xb这个命令就表示对因变量price进行线性预测,生成的变量名称为yhat。若要得到残差序列的预测值,则需要输入如下命令:predict e,residual这个命令就表示对残差值进行预测,生成的变量名称为e。chapstata基本回归分析5 基本回归图形的绘制基本回归图形的绘制在回归分析中,图形是十分重要的一种分析工具,其不仅具有直观的视觉优势,且能
9、包含巨大的信息量。鉴于图形的画法本书前面章节已经介绍,这里不再赘述,且多元线性回归大部分为超平面图形,所以不宜用散点图和回归线表示,所以这里仅仅介绍简单的残差图形的画法。残差对预测值标绘图提供了较为有用的诊断工具,在回归分析之后,我们就可以画出如图6.6所示的残差对预测值的标绘图了。这种图形的得到只需要在命令窗口中输入如下命令语句:rvfplot,yline(0)在这个命令中,rvfplot表示自动生成残差e和因变量预测值yhat的散点图,并标识出纵轴值为零的直线。当然,图6.6也可以通过更为基本的graph命令得到,命令如下:graph twoway scatter e yhat,yline
10、(0)这个命令的还以就是画一个两轴的散点图,一个轴是残差预测值e,一个轴是因变量预测值yhat,同时还要标出纵轴值为零的直线。chapstata基本回归分析实验6-2:大样本普通最小二乘分析一、实验基本原理一、实验基本原理chapstata基本回归分析二、实验内容和实验数据二、实验内容和实验数据为了检验美国电力行业是否存在规模经济,Nerlove(1963)收集了1955年145家美国电力企业的总成本(tc)、产量(q)、工资率(pl)、燃料价格(pf)及资本租赁价格(pk)的数据。变量名前面加ln表示取自然对数以后的数值。完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的“nerlove.dta”工
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