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时间:2020-01-18
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1、*CH-1基础*导入后缀非.dta的数据集insheetusingclass.csv,clear*将变量命名为xxxxrename(v1-v13)(xhxmpylbxyxsnjzybjxqxkcgbzjxbhxndxq2)*为变量添加标签labelvariablexh"学号"*将所有缺失值转化为数据999;mvencode_all,mv(999)*删去变量。dropxsdropifxs==999*导入Excel文件importexcel"路径"*计算增长率genpop_gr=(pop-pop[_n-1])/pop
2、[_n-1]*CH-2、3简单线性回归&多元regress//回归predicte,resid//生成残差序列epredicty1,xb//生成y的预测值序列y1predictyhat/*同predicty1,xb*/rstandard//标准化残差stdr//残差的标准误sumeduc,detail//detail是指更加详细的数据信息countiffemale==1//计算变量的数目sumeduciffemale==1//计算女性的教育程度regwageeducifmarried==1//reg命令和样本选择
3、参数一起使用reglwageeduc,noconstant//过原点的回归_b[variable]//表示变量前的系数scalarprice_0=_b[bdrms]+140*_b[sqrft]//定义数字变量corr//计算相关系数test//检验*CH-4检验testx1//检验x1对应的系数的显著性testx1x2x3//检验x1x2x3对应系数的联合显著性testx1=x2//检验x1x2对应系数testx1=2//检验test_b[x1]=2//检验lincom//系数线性组合的点估计、标准误、检验与推断
4、lincomx1+x2lincomx1+x2//t检验β1+β2=0lincomx1+x2-1//t检验β1+β2=1testnl//非线性假设检验//备择假设为beta1!=0*给定alpha=0.05,双侧检验,右尾端分得概率2.5%,该临界值等于t分布的第97.5分位数点*该t分布的自由度为n-k,即173-4=169*由于t分布是对称,我们只需考察右尾端,左尾端是等价的scalarcrit1=invttail(e(df_r),0.025)//显著性水平等于0.05,双侧检验的临界值scalart1=_b[
5、expendA]/_se[expendA]display"tcriticalvalue97.5percentile="crit1display"t-statisticforH0:beta1=0="t1*方法二:计算p值//备择假设为beta1!=0,如何计算p值呢?p-value=P(
6、T
7、>
8、t
9、)=2P(T>
10、t
11、)*需要先计算t值scalarp1=2*ttail(e(df_r),abs(t1))scalarlistt1p1*CH-6深入专题regpricenoxcrimeroomsdiststratio,b
12、eta//报告标准化参数(beta参数)*各种点效应的计算*(转折点。。。)display-1*_b[rooms]/(2*_b[rooms2])//displayturnaroundvalueofroomsdisplay100*(_b[rooms]+2*_b[rooms2]*5)//displaychangeinpriceifroomsincreasesfrom5to6display100*(_b[rooms]+2*_b[rooms2]*6)//displaychangeinpriceifroomsincreas
13、esfrom6to7*(在均值处。。。)sumlnoxscalarmean=r(mean)//keepthemeanvalueoflnoxereturnlist//列出回归后的相应指标,如自由度,sse,sst,ssr等*CH-7虚拟变量与Chow检验*1.BasicsofDummyIndependentVariablesgenmale=(!female)//generateadummyindicatingmale*模型的两种表示方法,当心虚拟变量陷阱regwagefemaleeducexpertenure//w
14、ithconstantregwagefemaleeducexpertenuremale,nocon//withoutconstantdisplayexp(_b[female]*1)-1//男性和女性平均工资水平的精确差异*-2.MultipleCategories多类别模型*生产多类别虚拟变量,注意变量系数的意义*-3.InteractionInvolvingDummie
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