bootstrap检验stata命令

在 Stata 中，可以使用 `bsample` 命令进行 bootstrap 检验。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个数据集 `mydata`，其中包含一个连续变量 `y` 和一个二元变量 `x`，我们想要检验 `x` 对 `y` 是否有显著影响。

1. 执行回归分析

首先，我们需要执行一个回归分析，得到原始样本数据的回归系数和标准误。假设我们使用线性回归模型，可以使用 `regress` 命令进行回归分析：

regress y x

执行完该命令后，我们可以得到回归系数和标准误的估计值。

2. 进行 bootstrap 检验

接下来，我们可以使用 `bsample` 命令进行 bootstrap 检验。该命令的基本语法如下：

bsample [options] : command

其中，`command` 是需要进行 bootstrap 检验的 Stata 命令。在上述例子中，我们需要进行的是回归分析，因此我们可以将 `regress` 命令作为 `command`。

为了进行 bootstrap 检验，我们需要设定一些选项，包括 bootstrap 次数、采样方法等。下面是一个示例：

bsample, reps(1000) seed(123) : regress y x

该命令将进行 1000 次 bootstrap 模拟，采用随机种子 123，对 `regress y x` 命令进行 bootstrap 检验。

3. 结果解释

执行完上述命令后，Stata 会输出一系列结果，包括回归系数和标准误的 bootstrap 估计值、置信区间等。我们可以根据这些结果来判断 `x` 对 `y` 是否有显著影响。

需要注意的是，bootstrap 检验可以帮助我们判断样本数据中的统计显著性，但并不能保证在整个总体中也存在显著性。因此，在解释结果时需要谨慎。