stata非线性回归命令

在Stata中，常用的非线性回归命令有probit和logit。probit命令用于进行概率模型的非线性回归分析，而logit命令也是用于进行概率模型的非线性回归分析。这两个命令的用法相似，但思想上有所不同。通常情况下，probit回归估计出的参数值乘以1.814，大致会等于logistic回归中的参数值。另外，在Stata中，线性回归的命令为OLS（Ordinary Least Squares）。

相关问题

stata 非线性检验

对于Stata中的非线性检验，可以使用命令“nlcom”进行计算。具体操作步骤如下：

1. 首先，需要运行一个非线性模型，例如logistic回归模型。

2. 然后，使用“nlcom”命令，计算需要的非线性函数。例如，如果我们想计算logistic回归模型中两个变量的交互项的系数，可以使用以下命令：

nlcom b1b2:b[1]*b[2]

其中，b[1]和b[2]是logistic回归模型中两个变量的系数，b1b2是我们给交互项命名的变量。

3. 运行“nlcom”命令后，Stata将会输出交互项的系数及其标准误、置信区间和p值等统计量。

需要注意的是，在使用“nlcom”命令进行非线性检验时，需要确保模型的拟合良好，并且所计算的非线性函数是有意义的。

Stata如何进行非线性回归？

在Stata中进行非线性回归，你可以使用内置的`nlcom`或`nonlinear`命令，具体取决于你想要的函数形式。这里以最常见的多项式回归为例，假设你想拟合一个二次函数：

1. 首先，确认你的数据已经加载，并且目标变量（因变量）已经在工作数据集中：

   use your_dataset, clear

2. 然后，假设你的因变量是`y`，并有一个潜在的连续自变量`x`，你可以运行一个简单的二次多项式回归：

   nlreg y ~ i.x^2 // i.x^2表示x的一次方和二次方

或者使用`nonlinear`命令，语法类似：

   nonlinear y = a + bx + cx^2 if inrange(x), parameters(a b c)

这里`a`, `b`, 和 `c`是你需要估计的参数。

3. 回归后，你可以查看结果、预测值和残差分析：

   display coefficients // 显示参数估计
   predict double pred_y // 生成预测值
   scatter x pred_y // 绘制散点图检查拟合效果

4. 若要进行复杂的非线性函数拟合，如对数函数或指数函数，可以将非线性部分放在`nlcom`内的表达式中，如`ln(y) = a + b*x`。

5. 可能需要多次尝试不同的函数形式，或者使用`gmm`或`ivregress`等高级工具，具体取决于你的研究设计。

请注意，如果模型复杂，可能需要考虑模型选择、变量选择和异方差性等问题。