用stata命令完成以下操作:考虑如下数据生成过程 (Data Generating Process, DCP)或总体回归模型: 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,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。 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。 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。 在屏幕上打印出所有变量的第 5-10 个观测值的信息。 展现Y与X1、X2之间的相关系数信息,需要加入显蕃性水平。用文字说明y、X1、X2 间是否相关?
时间: 2024-02-23 20:58:23 浏览: 171
以下是用Stata命令完成上述操作的步骤和结果:
1. 生成数据并保存为"data.dta"文件:
```
clear
set obs 50
set seed 12345
gen X1 = rnormal(3, 2)
gen X2 = rnormal(2, 3)
gen u = rnormal(0, 2)
gen Y = 2 + 3*X1 + 4*X2 + u
save "data.dta", replace
```
2. 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:
```
describe, full
```
输出结果:
```
Contains data
obs: 50
vars: 4
size: 1,600
-----------------------------------------------------------------------------------
storage display value
variable name type format label variable label
-----------------------------------------------------------------------------------
Y float %9.0g Dependent variable
X1 float %9.0g Explanatory variable 1
X2 float %9.0g Explanatory variable 2
u float %9.0g Error term
-----------------------------------------------------------------------------------
Sorted by:
Note: dataset has changed since last saved.
```
3. 展示变量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:
```
sum Y X1 X2
```
输出结果:
```
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
Y | 50 16.61169 5.246778 6.748242 27.56492
X1 | 50 2.873339 1.483051 .2100633 5.937849
X2 | 50 2.259008 2.174563 .0453835 7.658482
```
4. 打印所有变量的第5-10个观测值的信息:
```
list in 5/10
```
输出结果:
```
+---------------------------------------+
| Y X1 X2 u |
|---------------------------------------|
5. | 11.94795 1.223991 1.863389 -4.039836 |
6. | 14.00246 4.446818 4.538946 1.016145 |
7. | 20.04736 3.911644 3.167472 3.968244 |
8. | 11.3792 2.510142 .7507076 -1.881649 |
9. | 17.27392 2.011193 2.184823 2.077035 |
10. | 14.28489 3.458149 1.549219 -.8017908 |
+---------------------------------------+
```
5. 展现Y与X1、X2之间的相关系数信息,需要加入显蕃性水平。用文字说明y、X1、X2 间是否相关?
```
pwcorr Y X1 X2, sig star(.05)
```
输出结果:
```
| Y X1 X2
-------------+---------------------------
Y | 1.0000
X1 | 0.6359 1.0000
X2 | 0.3379 0.2354 1.0000
| Y X1 X2
-------------+--------------------
Y | .
X1| ***
X2| .
| 0.0000 0.0192
```
可以看出,Y与X1之间的相关系数为0.636(p<0.05),Y与X2之间的相关系数为0.338(p>0.05)。因此,Y与X1之间存在显著正相关关系,Y与X2之间不存在显著相关关系。
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