在多元线性回归模型中,当自变量的数量增加时,R-squared也会随之增加。但是,当自变量的数量增加时,也容易出现过拟合(overfitting)现象,导致模型的预测能力下降。因此,为了避免过拟合,我们需要使用Adj R-squared对R-squared进行修正。Adj R-squared可以更精确地反映自变量对...
Proportion of total effect that is mediated:这里 Stata 直接帮我们计算出中介效应在总效应中的占比为 18.89% 。indirect effect coef为间接效应值,direct effect coef为直接效应值,total effect coef为总效应值。 4.sgmediation2中介检验 *安装命令 net install sgmediation2, from("https://tdmize.github.io/da...
1 第一步先打开stata，然后打数据导入到stata当中。需要注意的是，我们需要打开一个有时间变量的数据，又些操作需要用到时间变量。为了演示方便，我们打开系统自带的数据sysuse sp500.dta打开数据查看一下，发现第一列date是表示时间的量。2 我们想生成最大值，与最大值的差，还有数据的变化范围这三个向量。 sort...
pystacked能够帮助使用者,在 Stata 中调用 Python 的 Scikit-learn 包,实现堆叠回归 (Wolpert,1992),支持使用线性回归、逻辑回归 (Logit)、套索算法 (Lasso)、岭回归 (Ridge)、弹性网络 (Elastic net)、线性支持向量机 (Linear SVM)、梯度提升 (Gradient boosting)、神经网络 (其中的 MLP)。 pystacked至少需要 S...
方法/步骤 1 第一步还是先打开stata并导入我们需要用到的数据本条经验依然使用，系统自带的sp500的价格数据sysuse sp500.dta, clear 2 然后我们尝试生成滞后项 gen n = _n tsset n gen open_lag = L.open gen open_lag2 = L2.open我们一次生成了滞后一阶和滞后2阶的数据，现在考考大家这...
replace：替换同名变量数据，即使用using data中的非缺失值替换master data中的所有同名变量的值； ...
1 stata中estat命令它是依据上一步回归进行在估计计算。stata中estat数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。stata中estat统计功能：Stata的...
Stata是一种流行的统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。但是，很多初学者可能会对stata中一些常见的指令和术语不太熟悉，例如“is”就是其中之一。那么在stata中，is指令通常用于判断某个变量是否为缺失值（missing value），如果是则返回1，否则返回0。对于数据清洗和处理，这种指令是非常实用的。除...
stata 电脑 方法/步骤 1 问题1：什么是_n?在stata中输入：sysuse nlsw88.dta, clear //打开stata自带数据list idcode age race in 1/10 看下图中最左边的1,2就是n的内容list idcode输入上述命令后，见图2，最左边的数字2246就是idcode样本个数 2 知道了_n的含义之后，我们将_n应用在其他命令中现在...
在Stata中,矩阵matrix,可以简写为mat。输入一个新的矩阵一般有两种方法:第一种是直接使用matrix,另一种是使用matrix input。 matrix:矩阵读入命令,后面加矩阵名和具体行列数值。矩阵的每行数值用“ \ ”隔开,每列数值用“,”分隔。比如我们读入一个新的矩阵 A ,矩阵A的第一行的第一、二列数值分别为1,2;第二...