在stata中如何跑𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑒𝑑𝑢𝑐 + 𝛽2𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟^2 + 𝑢i这个回归？

在Stata中，你可以使用回归命令来跑这个回归模型。假设你的因变量是Yi，自变量分别是educ、exper和exper^2，误差项为ui，那么你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Stata软件并加载你的数据集。
2. 在命令窗口中输入以下命令：

   regress lnYi educ exper c.exper#c.exper

这里使用了regress命令来进行回归分析。lnYi表示对因变量取对数，educ、exper和c.exper#c.exper分别表示自变量educ、exper和exper的平方。注意，c.exper#c.exper表示exper的平方项。
3. 按下回车键运行该命令，Stata将会输出回归结果，包括系数估计值（β0、β1、β2和β3）以及其他统计信息。

相关问题

在stata中如何跑𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑒𝑑𝑢𝑐 + 𝛽2𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟^2 + 𝑋′𝛾 + 𝑢𝑖回归？其中X是控制变量。

在Stata中，你可以使用回归命令来跑lnYi = β0 + β1educ + β2exper + β3exper^2 + X'γ + ui的回归模型，其中X是控制变量。

以下是在Stata中运行该回归模型的步骤：

1. 打开Stata软件并加载你的数据集。

2. 在命令窗口中输入以下命令来运行回归模型：

   regress lnY educ exper exper^2 X

这里假设你的因变量是lnY，自变量包括educ、exper、exper^2和X。

3. 按下回车键执行该命令，Stata将会计算回归结果并显示在结果窗口中。

回归结果将包括系数估计值（β0、β1、β2、β3和γ）、标准误差、t值、p值以及其他统计信息。你可以根据需要解读这些结果来分析变量之间的关系。

如何用stata生成符合以下条件的数据：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

要生成这样的数据可以使用Stata内置的随机数生成函数。具体步骤如下：

1. 打开Stata软件，输入以下命令生成解释变量 x1 和 x2：

set obs 50
gen x1 = rnormal(3, 2)
gen x2 = rnormal(2, 3)

其中，set obs 50表示生成50个观测值；gen x1和gen x2分别表示生成解释变量x1和x2；rnormal(3, 2)和rnormal(2, 3)表示生成符合要求的正态分布数据，其中第一个参数是均值，第二个参数是标准差。

2. 输入以下命令生成扰动项 u：

gen u = rnormal(0, 2)

其中，gen u表示生成扰动项u，rnormal(0, 2)表示生成符合要求的正态分布数据，其中第一个参数是均值，第二个参数是标准差。

3. 输入以下命令生成被解释变量 y：

gen y = 2 + 3*x1 + 4*x2 + u

其中，gen y表示生成被解释变量y，2表示常数项，3和4分别是x1和x2的系数，u是扰动项。

4. 最后，可以使用命令“list”查看生成的数据：

list

这样就生成了符合要求的数据。