stata画图和线性回归基础

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1、Stata画图和回归基础Stata作图stata提供各种曲线类型，包括点（scatter）、线（line）、面（area），直方图（histogram）、条形图（bar）、饼图（pie）、函数曲线（function）以及矩阵图（matrix）等。同时，对时间序列数据有以ts开头的一系列特殊命令，如tsline。还有一类是对双变量的回归拟合图（lfit、qfit、lowess）等。作图时命令方式比较复杂，建议多用菜单方式。一起来做下列图形：打开wage2.dta1。男性和女性工资均值的条形图2。白人和其他人的工资的冰饼图3。wage的直方图，并检验

2、是否服从正态分布。组合图形：画出price与weight的散点图，并画出其拟合线。图形界面设计：图形标题，X轴标志，Y轴标志，样式选择，图例，分组标志。两个练习：1。完成下列汽车拟合图。2。查阅数据，并按照要求完成图形。2、中国的GDP（以购买力平价计）何时能超过美国？从PennWorldTable（最权威的跨国宏观数据集）下载两国1978-2010年“Population”与“RealGDPpercapita”数据，导入Stata中，将两国log(GDP)的时间趋势画在一张图上，并做简单外推预测（假设未来的增长率与1978-2007年间相同）。

3、下载地址为：http://pwt.econ.upenn.edu/php_site/pwt_index.php。下载时选csv格式，按网站说明存储数据。小样本OLS建立回归方程打开系统文件auto，建立如下方程：sysuseauto,clearregresspricempgweightforeignRegress命令详解：regressdepvar[indepvars][if][in][weight][,options]1。要求方程省略常数项regpricempgweightforeign,nocons2。稳健性估计（一般用于大样本OLS）regp

4、ricempgweightforeign,vce(robust)或者：regpricempgweightforeign,r3。设置置信区间（默认95%）regpricempgweightforeign,level(99)4。标准化系数regpricempgweightforeign,beta5。部分数据回归regpricempgweightlengthforeignin1/30（为什么foreign被drop掉？）regpricempgweightlengthifforeign==0回归结果解读MSS：回归平方和df1自由度MMS=MSS/df1

5、RSS：残差平方和df2RMS=RSS/df2TSS：总平方和df3TMS=TSS/df3F值R2=MSS/TSS调整的R2RootMSE=sqrt(RMS)Coef：回归系数Std.Err：标准误差方差协方差矩阵的对角线元素的开方（vce）95%下限=估计值-t临界值下限*标准误差95%下限=估计值+t临界值上限*标准误差模型常用的其他形式：对数半对数平方项n次方指数交乘项虽然对函数形式和自变量的选取有选择和检验的方法，但最好还是从“经济意义”角度确定。例如：考察消费受收入影响的方程，即使参数项不显著，也不能把它删除掉。例题例一：利用wage2

6、的数据检验明瑟(mincer)工资方程的简单形式：Ln(wage)=b0+b1*educ+b2*exper+b3*exper^2+u例二：利用phillips的数据拟合预期增强的菲利普斯曲线为其中，unemt表示第t期的失业率（%），inft表示第t期的通货膨胀率（%），infte表示预期通货膨胀率，μ0表示自然失业率（%）。按照适应性预期理论，infte=inft-1。令Δinft=inft-inft-1，上述模型可以简化为：例三：我国某地区1955---1984农产品收购量sg、库存量kc存放在文件warehouse.dta中估计如下方程：S

7、gt=a+b0kct+b1kct-1+u存在滞后一期的变量回归后预测值的获得Predict1。拟合值的获得：predictyhat,xb或者predictyhat2。残差的获得predicte,residuals或者predicte,res回归的假设检验(wald检验)test命令例一sysuseauto,clearregpricempgweightlength1。检验参数的联合显著性2。分别检验各参数的显著性例二：usewage2,clearreglnwageeductenureexperexpersq1。教育（educ）和工作时间（tenur

8、e）对工资的影响相同。testeduc=tenure2。工龄（exper）对工资没有影响testexper或者testexper=03。