用Stata绘制2015-2022年，主坐标全国平均经济发展趋势;副坐标影响程度最大的因素(dlfit?qfit? lowess? 其他?)

在Stata中，你可以使用`twoway`命令结合特定图形类型来绘制这种主副坐标图，展示经济发展趋势。以下是绘制2015年至2022年全国平均经济发展的步骤，并包括副坐标上影响程度的数据：

1. 首先，假设你的数据存储在一个名为`economy_data`的Stata数据文件中，包含时间序列变量`year`（年份）和`average_economic_growth`（平均经济增长率），以及影响因素的变量`factor_impact`。

use economy_data, clear

2. 对于主坐标（通常是折线图或面积图），你可以使用`line`或`area`命令，例如：

twoway line year average_economic_growth, ///
    title("2015-2022年全国平均经济发展趋势") ///
    xlabel(year) ylabel(经济增长率)

这将生成一个显示逐年变化的直线图。

3. 接下来是副坐标，通常用于比较或展示额外变量的影响。这里有几种选择：
- `dlfit` (散点图拟合)：可以用来做回归分析并标出影响程度：

     twoway (scatter factor_impact average_economic_growth if year >= 2015 & year <= 2022) (line factor_impact dl_fit), ///
     asyvars ///
     ytitle("因素对经济增长的影响") xtitle(factor变量) ///
     scat(LineColor "red") legend(off) ///
     title(add "因素影响程度")

- `qfit` (分位数回归) 可能适合展示影响分布：

     qreg average_economic_growth factor_impact if year >= 2015 & year <= 2022, q(0.25)(0.5)(0.75) ///
     twoway(line qfit, ytitle("因素对经济增长的影响") xtitle(factor变量))

- `lowess` (局部加权线性回归) 可以展示短期趋势：

     twoway (line lowess factor_impact average_economic_growth if year >= 2015 & year <= 2022, noconnect) ///
     xtitle(factor变量) ytitle("因素对经济增长的影响")

4. 如果有其他复杂的需求，如非线性模型或其他统计方法，你可能需要借助`estat graph`或`graph matlist`等工具。