stata二元回归多个变量命令

如果需要定制可以联系我哈本人熟练使用stata进行回归分析、时间序列分析和面板数据分析再问：啥叫定制啊？再答：付费做数据分析。。。

你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.

在SAS中可以试试procglmdata=dataordr=data(或freq）;classratio;modely=x1x2ratio/solution;run;这里procglmwillgene

sysuseauto,clearlookfort/*显示数据中变量名或变量标签含有字母t的变量*/helplookfor/*其他用法看帮助*/

免费一次.stata的命令名是correlate[varlist][if][in][weight][,correlate_options]eviews中的操作是把相关变量生成一个gruop,然后点击v

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

已经向官方咨询了,不能相互调用

抛开数据本身和模型的问题,但看回归结果的话,第一个结果比第二个好：一是模型整体的拟合优度即adj-Rsquared比较高,二是显著性水平即P值比较低.再问：请问一下表格里的t值代表什么？还有P>|t|

一个分类进行描述统计的命令（sum的进阶版）：tabstatpriceweightlength,by(foreign)stat(mesdN)nototallongstub按照foreign分类,对pr

不太清楚意思,如果你说的是,对变量在某个区段内回归比如按年月,再按编号分别做回归,共i*j个回归方程,那就用bysortij：gen就可以啦.如果是面板数据,就按面板数据的方法做.

SE/Robustvce(vcetype)vcetypemaybeconventional,robust,clusterclustvar,bootstrap,orjackknife一般是用来产生稳健标

在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析.　　附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下.　　里面在提到metareg命令时,列举了

1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr

我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好.F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,

estatimtest,white再问：我测试的结果为chi2(19)=20.00Prob>chi2=0.3946请问这个结果显示有异方差性吗？chi2(19)的19代表的是什么？非常感谢!再答：不存

xi:regGDPi.reg1i.reg2i.reg3i.reg4i.reg5i.reg6i.reg7i.reg8i.reg9xi:表示自动生成虚拟变量i.变量名再问：请问，我是面板数据，就是分32个

假设你在excel中有个变量是性别,其中已经表明每个观测值是maleorfemale.gena=.replacea=1ifgender==malereplacea=0ifgender==female那

这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧再问：应该没有吧，是不是数据太多了啊？大约30000个数据，后来变成1000个数据就可以了，为什么呀再答：mem设置太小了吧，加

回归有很多种呀,你要做哪种回归?如因变量y对自变量x的线性回归：regressyx因变量y对自变量x1、x2、x3的线性回归：regressyx1x2x3因变量为二分变量的y对自变量x1、x2、x3的