predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差 分析总结。 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...
使用`predict`的基本格式通常是`predict yhat]`, 其中`yhat`是我们想要预测的变量名。例如,如果你使用线性回归模型拟合了数据,并获取了相应的模型参数,你可以使用`predict`命令来预测因变量的值。 设置预测选项 `Predict`命令还允许用户设置多种选项来自定义预测过程。例如,`predict`命令中的`xb`选项可以用于生成...
`predict varname, [options]` - `varname`:指定要保存预测值的变量名。 - `[options]`:指定预测的选项,如`dynamic`、`n`等。 举例说明 1. 生成预测值: - 假设你已经使用`regress`命令x完成了一个线性回归模型,你可以使用`predict`命令生成预测值。 ```stata regress y x1 x2 predict yhat, residuals ...
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? 扫码下载作业帮搜索答疑一搜即得 答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报 predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 ...
predict yhat(计算发生概率的预测值) estat clas(计算预测准确的百分比) 2、多值选择模型 命令语法格式为: mlogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options] mlogit y xl x2 x3,base(#)(base(#)用于指定参照组) mlogit y xl x2 x3, rrr base(#)(汇报relative risk ratio) ...
predict y x1 x2, robust //标准误经过怀特异方差修正,从而使结果更稳健 predict yhat //根据最近的回归生成一个新变量yhat,并在数据编辑器中生成该yhat列,其值等于每一个观测值的拟合值或预测值(y的回归预测值) predict e, resid //根据最近的回归生成一个新变量e,其值等于每一个观测值的残差 ...
predict yhat,xb g inveff = invt - yhat 得到: note: dInd_id8 omitted from div() because ofcollinearity. note: dyear1 omitted from div() because of collinearity. note: dyear2 omitted from div() because of collinearity. note: dInd_id14 omitted because of collinearity. ...
predict yhat, xb 这里的xb选项表示生成线性预测拟合值。 输出或保存预测结果: 生成预测值后,你可以使用list、summarize等命令来查看yhat变量的统计描述或具体内容。如果你想保存预测结果到一个新的数据集中,可以使用save命令: stata save predictions.dta, replace 这样,你就完成了在Stata中预测y的值的过程。注意...
predict yhat predict resid, resid ``` 第一条命令 `predict yhat` 将模型的拟合值存储在一个名为 `yhat` 的新变量中。第二条命令 `predict resid, resid` 将模型的残差存储在一个名为 `resid` 的新变量中。 其他用途: 除了预测模型的拟合值和残差外,`predict` 命令还可以用于预测其他统计量,例如: ...
stata predict用法 在回归分析中,predict命令可以生成模型的预测值或残差。例如,以下代码生成了一组回归分析的预测值和残差: ``` regress y x1 x2 x3 predict yhat, xb predict resid, resid ``` 在逻辑回归中,predict命令可以生成模型的预测概率或分类。例如,以下代码生成了一组逻辑回归的预测概率和分类: ```...