stata回归的预测值与预测区间
时间: 2023-09-23 12:11:32 浏览: 2013
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
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。
stata基准回归步骤
Stata基准回归步骤如下:
1. 打开Stata软件并导入数据集。
2. 确定因变量和自变量。可以使用Stata命令`describe`和`summarize`来查看数据的概述和分布情况,以帮助你选择合适的变量。
3. 进行回归分析。可以使用Stata命令`regress`来进行回归分析。例如,如果要进行普通最小二乘回归,可以使用命令`regress y x1 x2 x3`,其中y是因变量,x1、x2和x3是自变量。
4. 检查回归模型的拟合程度。可以使用Stata命令`predict`来计算预测值和残差值,并使用`graph twoway`命令来绘制散点图和拟合线,以检查回归模型的拟合程度。
5. 进行假设检验。可以使用Stata命令`test`来进行假设检验,例如检验某个自变量的系数是否显著不为零。
6. 进行回归诊断。可以使用Stata命令`estat hettest`和`estat hettest2`来进行异方差性检验,使用`estat imtest`来进行多重共线性检验,以确保回归模型符合基本假设和要求。
7. 撰写报告。将回归结果和分析过程整理成报告,包括回归模型的系数、标准误、置信区间、假设检验结果、回归诊断结果等。
以上是Stata基准回归的步骤,希望对你有所帮助。