第一步:用probit方法估计选择方程,其中原回归方程的被解释变量y是否被观测到或是否取值的虚拟变量y_dummy作为probit的被解释变量,解释变量包括原回归方程所有解释变量和至少一个外生变量,该外生变量只影响y是否取值,而不影响y的大小,即满足相关性和外生性的要求(但不是工具变量)。估计出所有变量的系数后,将样本数据...
步骤二:计算预测:predict y_hat, xb 步骤三:计算IMR:gen IMR=normalden(y_hat)/normal(y_hat) 步骤四:最后将生成的逆米尔斯比率IMR引入主要考察模型 步骤5:检验方差膨胀因子,通常情况下,VIFs值不超过10,即认为不存在多重共线性问题。 与样本选择模型的两步估计法结果相比,手工两步法估计结果在系数值大小方面没...
使用predict命令求拟合值: 在回归模型执行完毕后,你可以使用predict命令来生成拟合值。predict命令的基本语法如下: stata predict y_hat, xb 这里,y_hat是你想要存储拟合值的变量名,xb选项表示生成线性预测值(即拟合值)。 查看拟合值: 生成拟合值后,你可以使用list、summarize等命令来查看或分析拟合值。 以下是一...
est store First predict y_hat, xb gen pdf= normalden(y_hat)//概率密度函数gen cdf = normal(y_hat)//累积分布函数gen imr = pdf/cdf//计算逆米尔斯比率reg wage educ age imrifwork ==1//女性工作子样本est store Second vif//方差膨胀因子*对比结果 local m"OLS HeckMLE Heck2s First Second"est...
predict g, xb gen h=exp(g) 最后以h作为权重做WLS回归; reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)…… [aweight=h] 如果我们确切地知道扰动项的协方差矩阵的形式,那么GLS估计是最小方差线性无偏估计,是所有线性估计中最好的。显然它比OLS...
predict g, xb gen h=exp(g) 最后以h作为权重做WLS回归; reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)…… [aweight=h] 如果我们确切地知道扰动项的协方差矩阵的形式,那么GLS估计是最小方差线性无偏估计,是所有线性估计中最好的。显然它比OLS...
解析 predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差 结果一 题目 stata回归中的命令predict yhat 和predict y,hat分别是做什么的呀?主要是区别在哪里? 答案 predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差相关推荐 1stata回归中的命令predict yhat 和predict y,hat分别是做什么的呀?主要是区别...
Reg y x1 x2 。。。, robust 回归//建立y=b0+b1x1+b2x2 。。。的·OLS回归分析,异方差分析 predict yhat, xb 创造y^的数据计入统计表格 predict uhat, res 创造u^的数据计入统计表格 list y x1 。。。 yhat uhat in 1/20, sep(0)
Reg y x1 x2 。。。, robust 回归//建立y=b0+b1x1+b2x2 。。。的·OLS回归分析,异方差分析 predict yhat, xb 创造y^的数据计入统计表格 predict uhat, res 创造u^的数据计入统计表格 list y x1 。。。 yhat uhat in 1/20, sep(0)
predict y_hat, xb // 预测值 predict residuals, residuals // 残差 绘制残差图 scatter residuals s scatter residuals expr scatter residuals tenure scatter residuals smsa scatter residuals rns 四、检查变量间是否存在多重共线性 vif 所有VIF值均小于 5: 这表明模型中自变量之间的多重共线性问题较轻微。每个...