用stata建立新变量

在Stata中建立新变量的命令是"generate"。该命令可以根据已有变量的计算结果创建新变量。

语法：generate new_var = expression

其中，new_var是新变量的名称，expression是计算公式，可以使用已有变量和运算符进行计算。

例如，我们要根据"height"和"weight"这两个变量计算BMI指数并创建新变量"bmi"，计算公式为"weight/height^2"，则命令如下：

generate bmi = weight/height^2

执行后，Stata将根据计算公式计算每个观测值的BMI指数，并将结果存储在新变量"bmi"中。

相关问题

stata建立QR-GARCH模型

在Stata中建立QR-GARCH模型，需要首先准备好数据并安装相关的软件包。以下是建立QR-GARCH模型的步骤：

1. 安装“qreg2”软件包。这个软件包可以从Stata的官方网站或者其他可靠的网站下载。

2. 导入数据。可以使用Stata自带的数据集，也可以导入自己的数据。假设我们已经将数据导入并存储在一个名为“mydata”的Stata数据集中。

3. 运行QR-GARCH模型。在Stata中，可以使用以下命令来运行QR-GARCH模型：

   qreg2 y x1 x2, garch(1,1) q(0.05)

其中，“y”代表因变量，而“x1”和“x2”则代表自变量。在这个模型中，我们使用了一阶一阶的GARCH模型，且设定了置信水平为95%。

4. 查看结果。运行完模型后，Stata会输出模型的各项统计指标和参数估计值。可以使用以下命令来查看结果：

   estat qgof

这个命令将会输出各项统计指标和图形，用于评估模型的拟合效果和预测精度。

以上就是在Stata中建立QR-GARCH模型的步骤。需要注意的是，QR-GARCH模型的建立需要对统计学和时间序列分析有一定的了解，如果对这些领域不熟悉，建议先学习相关的知识再进行建模。

多元线性回归模型建立stata

多元线性回归模型是一种用于建立多个自变量与一个因变量之间关系的统计学模型。在Stata中，建立多元线性回归模型需要使用regress命令。以下是在Stata中建立多元线性回归模型的步骤：

1. 打开Stata软件，使用use命令导入数据集。
2. 输入命令regress，后跟因变量和自变量的名称。例如，如果因变量名称为y，自变量1名称为x1，自变量2名称为x2，则命令为：regress y x1 x2。
3. Stata会输出多元线性回归模型的结果，包括R方值、截距项和各自变量的系数等。
4. 可以使用命令predict来生成预测值，并使用命令scatter或twoway scatter来绘制散点图和回归线等。