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利用Stata 12.0进行回归分析

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回归分析是复杂数据分析的基础,适用于具有因果关系变量间的分析。本文介绍如何利用Stata 12.0 软件进行回归分析。

操作方法

(01)生成数据。本例数据包括一个自变量(解释变量)和一个因变量(响应变量),变量生成代码如下:set obs 10  //设置数据个数为10set seed 123   //设置随机种子gen x=_n   //产生解释变量gen y=x+runiform()  //产生响应变量list  //列出结果点击ctrl+9快捷键,弹出Do-file Edit窗口,将以上程序拷贝到窗口的编辑器中,点击ctrl+D快捷键运行程序,关闭Do-file Edit窗口回到stata界面,程序运行结果如下图所示。也可将自己的数据在excel中编辑后导入stata,数据导入详见经验:

利用Stata 12.0进行回归分析

(02)依次点击:Statistics→linear model and related→linear regression菜单,弹出回归分析对话框。

利用Stata 12.0进行回归分析 第2张

(03)在“dependent variable“中填入响应变量y,在”independent variable“中填入解释变量x,点击OK按钮。

利用Stata 12.0进行回归分析 第3张

(04)在结果界面中,_cons为0.514312表示回归截距,回归系数为0.9935173,则回归方程为y=0.514312+0.9935173x。Prob>F=0.0000<0.05,说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9891和0.9878,说明回归方程拟合效果很好。

利用Stata 12.0进行回归分析 第4张

(05)回归拟合图。依次点击Statistics→linear model and related→Regression diagnostics→Added-variable plot,弹出回归拟合散点图及拟合直线设置窗口。

(06)选中“All variables”,点击OK按钮,弹出的回归拟合散点图及拟合直线。

利用Stata 12.0进行回归分析 第5张

(07)散点图表明,解释变量和响应变量呈明显的线性趋势。回归系数检验的t值为0.037,与第4步结果相同。

利用Stata 12.0进行回归分析 第6张

特别提示

每步操作均会在stata界面的左侧产生相应代码,可通过窗口操作学习stata编程。

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