设总体回归模型:y=2+3x1+4x2+u,接下来用stata进行 1000 次多元线性回归模拟,每一次回归都能得到一个样本回归函数, 计算这 1000 次回归得到的 2 个解释变量参数以及常数项的平均值,并与总体回归函数 的参数值做比较

时间: 2024-03-24 18:38:32 浏览: 21
好的,下面是使用Stata进行1000次多元线性回归模拟,并计算解释变量参数与常数项的平均值,最后与总体回归函数的参数值进行比较的步骤: 1. 打开Stata软件,输入以下命令生成模拟数据集: ``` set obs 100 gen x1 = rnormal(0,1) gen x2 = rnormal(0,1) gen u = rnormal(0,1) gen y = 2 + 3*x1 + 4*x2 + u ``` 这个命令将生成100个观测值,其中x1和x2是两个解释变量,u是误差项,y是因变量。 2. 输入以下命令进行1000次多元线性回归模拟: ``` set obs 0 forvalues i = 1/1000 { qui { set obs 100 gen x1 = rnormal(0,1) gen x2 = rnormal(0,1) gen u = rnormal(0,1) gen y = 2 + 3*x1 + 4*x2 + u regress y x1 x2 outreg2 using "reg_results.txt", append } } ``` 这个命令将生成1000个回归结果,并将结果输出到reg_results.txt文件中。 3. 输入以下命令计算解释变量参数与常数项的平均值: ``` use "reg_results.txt", clear collapse (mean) _b*, by(no) ``` 这个命令将读取reg_results.txt文件中的回归结果,并计算出解释变量参数与常数项的平均值。 4. 最后,将计算出的平均值与总体回归函数的参数值进行比较,可以使用以下命令: ``` scalar b0 = 2 scalar b1 = 3 scalar b2 = 4 display "Constant term: " _b_cons ", population value: " b0 display "Coefficient of x1: " _b_x1 ", population value: " b1 display "Coefficient of x2: " _b_x2 ", population value: " b2 ``` 这个命令将显示出计算出的平均值与总体回归函数的参数值进行比较的结果。 请注意,以上命令仅供参考,具体实现需要根据具体情况进行调整。

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一、 考虑如下总体回归模型,或数据生成过程(Data Generating Process,DGP): y=2+3x1+4x2+u,若假定解释变量服从正态分布:x1~N(3,4)与 x2~N(2,9),扰动项服从 正态分布:u~N(0,4),假定样本容量 n 为 50。 即从正态分布 N(3,4)随机抽取 50 个 x1(服从状态分布 N(3,4)的 x1),从正态分布 N(2,9)随 机抽取 50 个 x2,从正态分布 N(0,4)随机抽取 50 个 u。然后根据总体回归模型 y=2+3x1+4x2+u 得到相应的被解释变量 y。 1、数据生成后,用命令展示全样本的变量名、存储类型、显示格式、数字-文字对应表、 变量标签的描述性统计信息。 2、用命令展示一下变量 y、变量 x1 与 x2 的观测值个数、均值、方差、最大值、最小值 的描述统计信息。 3、在屏幕上展示(打印、显示)出所有变量的第 5-10 个观测值的信息。 4、展现 y 与 x1、x2 之间的相关系数信息,请加入显著性水平。用文字说明 y、x1、x2 间是否相关? 5、把 y 与 x1 的散点图及 y 与 x1 间的拟合图画在同一张图上。 6、把 y 与 x2 的散点图及 y 与 x2 间的拟合图画在同一张图上。 7、接下来根据得到的 y 与 x1、x2 进行多元线性回归,得到样本回归函数(SRF),样本 回归函数的参数值是多少,并与总体回归函数的参数值做比较。 8、若希望每次试验时都能复现结果,请修改代码,使得每次都能复现结果。 9、接下来进行 1000 次多元线性回归模拟,每一次回归都能得到一个样本回归函数(SRF), 计算这 1000 次回归得到的 2 个解释变量参数以及常数项的平均值,并与总体回归函数 的参数值做比较

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