在Stata中,提取残差值的命令主要有两种:predict和resid。以下是关于这两个命令的详细解释及使用方法: 使用predict命令提取残差值: 在运行完回归模型后,可以使用predict命令生成预测值和残差值。对于残差值,需要在predict命令后加上[, residual]选项。 示例代码: stata reg y x1 x2 x3 // 运行回归模型 predict e...
predict命令是STATA中用于生成预测值和残差值的命令。该命令可以在已经拟合好的模型上生成预测值和残差值。predict命令的主要语法如下: predict [options] newvarname [, residual] 其中,newvarname是用户定义的新变量名,用于存储预测值或残差值;residual是可选项,表示生成残差值。predict命令的常用选项包括: (1)resid...
* 计算杠杆值 predict leverage, leverage * 检查杠杆值是否超过标准阈值(通常为 2*k/n,其中k为自变量个数,n为样本量) summarize leverage •解释:predict leverage, leverage 命令计算每个观测值的杠杆值,summarize leverage 可以帮助你检查哪些观测值的杠杆值超过了标准阈值。 2. 检查异常值 通过计算学生化残差来...
接下来,使用`predict`命令获取残差: ```stata predict residuals, residuals ``` 现在,我们已经计算了残差并将其存储在名为`residuals`的新变量中。接下来,我们可以进行残差分析: 1. 散点图(Scatter Plot):使用散点图来检查残差是否随着自变量的变化而有规律地分布。例如,可以绘制残差与每个自变量的散点图: ``...
3. 正态性检验残差正态性检验: predict resid, resid pnorm resid swilk resid Shapiro-Wilk 检验结果: Shapiro-Wilk W test for normal data Variable | Obs W V z Prob>z ---+--- resid | 74 0.89754 6.598 4.116 0.00002 结果解释: P值=0.00002(<0.05),拒绝原假设,说明残差不服从正态分布。 通过...
一、回归模型预测 在Stata中，最常用的预测命令是regress或areg，它们用于估计回归模型的参数，并可以通过predict命令生成预测值。例如，我们可以使用以下命令估计一个简单的线性回归模型：```regress y x ```其中，y是因变量，x是自变量。估计完成后，我们可以使用以下命令生成预测值：```predict yhat ```这样，...
```stata reg y x1 x2 x3 ```其中，`y` 是因变量，`x1`、`x2` 和 `x3` 是自变量。2. 预测拟合值：使用以下命令预测拟合值：```stata predict e, r ```这将根据已知的自变量值计算出拟合值。3. 计算残差值：使用以下命令计算残差值：```stata residual ```这将生成一个名为`residual` 的变量...
stata 学习笔记——多元线性回归 use cobb_douglas.dta, clear .list 在Stata中进行二元回归的命令为 regress y x1 x2 reg lny lnk lnl predict lny1 predict e,residual 多元回归统计
predict yhat // 拟合被解释变量GDP predict e, residual rvfplot *14. 多重共线性 use nerlove.dta, clear reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf estat vif *15. 异方差(1)残差图观察法 rvfplot *或 rvfplot varname *BP检验 estat hettest, normal ...