STATA部分常用回归分析指令

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1、聚类分析:clusterkmeansyxlx2x3,k(3)一一依据y、xl、x2、x3,将样本分为n类,聚类的核为随机选取clusterkmeansyxlx2x3,k(3)measure(Ll)start(everykth)——“start“用于确定聚类的核,“everykth”表示将通过构造三组样本获得聚类核:构造方法为将样本id为1、1+3>1+3X2、1+3X3分为一组、将样本id为2、2+3、2+3X2、2+3X3……分为第二组,以此类推,将这三组的均值作为聚类的核:■•measure"用于计算相似性和相异性的方法,”口“表示采用欧式距离

2、的绝对值,也直接可采用欧式距离(L2)和欧式距离的平方(L2squared)。PS:这个方法所得的结果与SPSS所得结果相同。sortclc2(对cl和c2两个分类变量排序)byclc2:regyxlx2x3(在cl、c2的各个水平上分别进行冋归)bysortclc2:regyxlx2x3讦c3=l(逗号前面相当于将上面两步骤合一,既排序又回归,逗号后面的“ifc3“”表示只有在c3J的情况下才进行回归)mvregY1Y2:XlX2X3(多元回归)mvregyly2y3:xlx3x3(多元冋归分析,yly2y3为因变量,xlx3x3为自变量)以下命

3、令只有在进行了mvreg之后才能进行test[yl](测试对yl的回归系数联合为0)test[yl]:xlx2(测试对yl的回归中xl、x2的系数为0)testxlx2x3(测试在所有的回归中,xl、x2、x3的系数均为0)test[yl=y2](对yl的回归和对y2的回归系数相等)test[yl=y2]:xlx2x3,mtest(对yl和y2的回归中,分别测试xl、x2、x3的系数是否相等,若没有mtest这个命令,则测试他们的联和统计)test[yl=y2=y3](三个冋归的系数是否相等,可加mtest以分别测试)test[yl=y2=y3]:

4、xlx2(测试三个回归中的xl、x2是否相等,可加mtest)est命令的用法:(1)储存回归结果:regyxlx2x3(不限于reg,也可储存ivreg>mvreg>reg3)eststoreA(2)重现回归结果:estreplayA(3)对回归结果进行进一步分析estforA:sum(对A冋归结果中的各个变量运行sum命令)异方差问题:获得稳健性标准误regyxlx2x3ifcl==l(当分类变量时,进行y和诸x的回归)regyxlx2x3,robust(冋归丿舌显示各个自变量的异方差•稳健性标准误)estatvif(回归之后获得VIF)est

5、athettest,mtest(界方差检验)异方差检验的套路:(1)Breusch・pagan法:regyxlx2x3predictu,residgenusq二"2regusqxlx2x3求F值displayR/(l-R)*n2/nl(nl表示分子除数,n2表示分母除数)displayFtail()求LM值displayR*n(n表示总样本量)displaychi2tail()(2)white法:regyxlx2x3predictu,residgenusq二"2predictygenysq二y"2regusqyysq求F值displayR/(l-R

6、)*n2/nl(nl表示分子除数,n2表示分母除数)displayFtail()求LM值displayR*n(n表示总样本量)displaychi2tail()(3)必要补充F值和LM值转换为P值的命令:displayFtail(nl,n2,a)(利用F值求p值,nl表示分子除数,n2表示分母除数,a为F值)displaychi2tail(n3,b)(利用LM值求p值,n3表示自由度的损失量,一般等于nl,b为LM值)异方差的纠正一-WLS(weightedleastsquareestimator)(1)基本思路:regyxlx2x3[aw=xl]

7、(将xl作为异方差的来源,对方程进行修正)上式相当于:regy/(xlA0.5)l/(xlA0.5)xl/(xlA0.5)x2/(xlA0.5)x3/(xlA0.5),noconstant(2)纠正异方差的常用套路(构造h值)regyxlx2x3predictujesidgenusq二"2genlogusq=log(usq)reglogusqxlx2x3predictggenh=exp(g)regyxlx2x3[aw=l/h]界方差hausman检验:regyxlx2x3eststoreA(将上述回归结果储存到A中)regyxlx2x3[aw=l/

8、h]eststoreBhausmanAB当因变量为对数形式时(log(y))如何预测yreglogyxlx2x3predi

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