您好，_cons 是常数的意思，就是回归方程中 1 的截距项。coef. 是估计出的各解释变量的系数，就是 y = a + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3 中的 b1=9.57e-06, b2=0.0000724, b3=0.0006278。用的统计方法就是最普通的最小二乘法（OLS）。看样子 R 方 0.3950 挺大的，才 15 个样本有...
用stata内置数据集进行说明: . sysuse auto, clear. regress price mpg foreign 表格中的p值只保留到三位小数,所以看上去是0,实际上不是严格等于0 . ereturn list 这个命令可以输出更加完整的结果,其中就有系数矩阵e(b)、协方差矩阵e(V)、残差自由度e(df_r),后面会用到。 t统计量 t统计量的通用公式为: ...
在Stata中,`bcoeff`是一个用于计算回归模型系数的命令。它通常与`regress`或其他回归命令一起使用,以提取回归模型的系数并显示它们。 以下是`bcoeff`命令的基本用法: ```stata bcoeff [varlist] [if] [in] [, options] ``` 其中: `varlist`是要包含在回归模型中的变量列表。你可以指定一个或多个变量。
stata中ib运算 Stata中的ib运算是用于处理分类变量的一种方法。分类变量是指将个体、事物或概念分为不同类别的变量,如性别、教育程度、职业等。在统计分析中,分类变量通常需要进行编码,以便在模型中进行分析。而ib运算则是一种用于处理分类变量的编码方法。 在Stata中,ib运算可以通过使用"i."前缀来应用于分类变量。
Stata中Bootstrap检验详解 1. 什么是Bootstrap检验? Bootstrap检验是一种非参数统计方法,用于估计样本统计量的分布特性。它通过对原始样本进行重复抽样(有放回抽样),生成多个Bootstrap样本,然后计算这些样本的统计量(如均值、中位数、回归系数等),从而得到统计量的经验分布。这种方法特别适用于样本量较小或总体分布未知...
很多人不知道StataMP怎么设置保留追加的数据集中所有的变量，一起来看下吧 工具/原料 联想e40 Windows7 StataMP17 方法/步骤 1 首先，点击菜单中的数据菜单 2 弹出了下拉菜单选中为纵向合并数据集选项 3 勾选上保留追加的数据集中所有的变量选项 4 勾选上保留追加的数据集中所有的变量选项之后，点击确定 ...
stata SE 15 方法/步骤 1 浏览数据文件中的数据。点击快捷工具栏中的 Data Editor(Browse)或者菜单 Data| Data Editor Data Editor(Browse)2 系统以列表形式给出数据文件中的数据。其中，列表示变量，行表示值 3 在右侧Variables中，可以对需要显示的变量进行配置。如果想要某个变量不显示，只需去掉它前面的勾选...
区分之间是否显著。基本步骤就是分别做M对X的回归（a）；Y对X（c'）、M（b）的回归，如果回归系数a和b分别显著，就代表有中介作用。如果c'也显著，代表此中介为部分中介，否则有可能是完全中介。中介路径系数a和b的显著性判断方式和一般的回归分析一样，若p值也就是sig小于0.05，表明其显著。
一个是t值，一个是se值。我一般输出t值。
1. 基础线性回归 普通最小二乘法(OLS) regress y x1 x2 x3// 基本OLS回归reg y x1 x2, vce(robust)// 使用稳健标准误reg y x1 x2 i.group// 加入分类变量(虚拟变量) 2. 分类因变量回归 二分类因变量(Binary Outcome) Logistic回归: logit y x1 x2// 输出...