stata predict命令

`stata predict` 命令是Stata软件中的一个常用统计分析工具，用于从模型中获取预测值、残差、概率等估计结果。在执行回归分析或建立预测模型后（如线性回归、logit回归、probit回归等），`predict` 命令可以帮助用户根据模型计算：

1. 预测值（predicted values）：这是根据模型参数和输入变量计算出来的因变量期望值。
2. 残差（residuals）：模型预测值与实际观测值之间的差异，用来评估模型拟合效果。
3. 变量的概率或概率水平（probabilities or predicted probabilities）：对于分类模型（比如logit或probit），它可以给出每个观察点属于某一类别的预测概率。
4. 非线性预测（nonlinear predictions）：适用于非线性模型，如局部平均法（LOESS）或移动平均法。

使用`predict`命令的一般格式是 `predict [选项] variable, [model options]`。例如，`predict yhat, res` 将预测因变量的值并同时返回残差；`predict p, pr` 则会得到分类模型的概率预测。

相关问题

stata predict

Stata predict是Stata软件中的一个命令，用于根据已有的模型对新数据进行预测。它可以用于线性回归、逻辑回归、生存分析等多种模型。使用该命令可以方便地对新数据进行预测，并得到预测结果的置信区间等信息。

2SLS的STATA操作命令

2SLS，即两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares），是计量经济学中用于解决变量内生性问题的一种工具。在STATA中，可以使用`ivregress`命令或者`regress`命令结合工具变量来执行2SLS估计。以下是使用`ivregress`命令进行2SLS的基本步骤：

1. 第一阶段：使用工具变量对内生解释变量进行回归。

   reg 内生变量 工具变量

这里，`reg`是回归命令，`内生变量`是需要通过工具变量解释的变量，而`工具变量`是与内生变量相关但与误差项不相关的变量。

2. 第二阶段：使用第一阶段回归的预测值作为解释变量进行回归。

   ivregress 2sls 因变量 (内生变量 = 工具变量)

在这个命令中，`ivregress 2sls`指定了使用两阶段最小二乘法，`因变量`是我们想要预测的变量，圆括号内的`(内生变量 = 工具变量)`部分指定了内生变量及其对应的工具变量。

举一个简单的例子，如果我们想要估计某个教育水平对工资的影响，而教育水平可能是内生的，我们有工资(wage)作为因变量，教育(edu)为内生解释变量，我们可以用父亲的教育水平(fedu)作为工具变量：

reg edu fedu
predict edu_hat, xb
ivregress 2sls wage (edu = fedu)

在这个例子中，首先我们用`reg`命令回归教育水平对父亲的教育水平，然后用`predict`命令获取预测的教育水平`edu_hat`，最后用`ivregress 2sls`命令进行2SLS估计，其中`(edu = fedu)`指定了内生变量`edu`和对应的工具变量`fedu`。