stata回归的预测值与预测区间

Stata可以使用reg命令进行回归分析，其中可以得到回归方程的系数以及拟合优度等信息。在得到回归方程后，可以使用predict命令进行预测。具体步骤如下：

1. 使用reg命令进行回归分析，得到回归方程的系数。

例如，我们使用Stata自带的auto数据集进行回归分析：

sysuse auto
reg price mpg weight

得到回归方程为：price = -238.8949 + 1.746559mpg + 4.753955weight。

2. 使用predict命令进行预测。

我们可以使用predict命令对新的数据进行预测。例如，我们想要预测一辆车的价格，该车的mpg为25，weight为3000。我们可以使用以下命令进行预测：

predict yhat, xb

其中，yhat为预测值，xb为自变量的系数。

3. 得到预测区间。

我们可以使用predict命令的ci选项得到预测区间。例如，我们想要得到95%的预测区间，可以使用以下命令：

predict yhat, xb ci(95)

得到的结果中，yhat为预测值，_l和_u为预测区间的下限和上限。

需要注意的是，使用predict命令进行预测时，需要保证新的数据与原始数据的变量定义一致。如果存在缺失值，需要对缺失值进行处理。

相关问题

已知x的值，利用stata回归模型对y进行点预测和区间预测指令

在Stata软件中，如果你已经有了变量`x`的值并且想要对另一个变量`y`进行点预测和区间预测（通常用于估计未来或新数据点的期望值以及预测范围），你可以使用`predict`命令结合线性回归或其他类型的回归模型来完成。

假设你已经建立了一个名为`regression_model`的回归模型，并且`x`是你想用来做预测的自变量，`y`是因变量，可以按照以下步骤操作：

1. **点预测**（预测单个值）:

   predict yhat, residual // 如果是残差预测

或者如果`x`已存储为数值向量：

   generate yhat = _b[x_name] * x_value + _cons

其中`_b[x_name]`是`x`对应的系数，`_cons`是截距项。

2. **区间预测（例如95%置信区间）**:

   margins, at(x=x_value) confidence(0.95)

这将输出给定`x_value`下的预测值及其95%的边际预测误差（MPE）。

记住，在使用`predict`之前，你需要先运行合适的回归分析，并且确保`x`是模型中的解释变量。

stata如何构造总体均值和个别值的预测值的置信区间。

在Stata中，你可以通过`predict`命令来生成总体均值和个体观测值的预测值，同时利用内置的` margins` 和 `bootstrp` 功能来构建置信区间。这里是一般的步骤：

1. **生成预测值**：
对于总体均值的预测，如果你有一个线性回归模型并且想要得到平均Y值的预测，使用 `predict mean`：

   predict yhat, mean

对于每个观察值的预测，使用 `predict` 后跟个体变量名：

   predict yhat

2. **计算边际效应（Marginal Effects）**：
如果你想得到的是边际效果，如政策变化对总体影响，使用 `margins` 命令：

   margins, dydx(X_variable)

这将给出X变量每单位变化对Y的预测值变化。

3. **构建置信区间**：
- **线性预测值置信区间的标准方法**：`predict double yhat, ci`
这会为你提供默认的95%置信区间。
- **Bootstrapping**（非标准方法）：
使用 `bootstrap` 命令进行自助采样（Bootstrap），构建置信区间。例如：

     bootstrap mean, reps(500): predict yhat, mean
     summarize yhat, detail

这里500代表重复采样的次数。然后手动计算置信区间，或使用其他工具包如`estat bootstrap`。

注意，以上操作均基于假设数据满足统计测试的要求。如果不满足，可能需要考虑其他类型的置信区间，如Huber-White校正等。