估计出所有变量的系数后,将样本数据代入至probit模型中,计算出拟合值 y_hat,再将y_hat代入风险函数中计算出IMR。 有四点需要注意: (1)选择方程的被解释变量是原回归方程中被解释变量y是否被观测到或是否取值的虚拟变量,即y_dummy,当y取值不为空(包括取值为0)时,y_dummy等于1,只有当y_dummy取值为空(missing...
sgmediation Y , mv( Z2 ) iv( X1) cv(X2 X3 X4 X6) 13.附:稳健性检验中Heckman两阶段法 xi: probit X1 X2 X3 X4 X6 i.year ind* ,r estimate store First predict y_hat, xb gen pdf = normalden(y_hat) gen cdf = normal(y_hat) gen imr = pdf/cdf reghdfe Y X1 X2 X3 X4 X6,...
基本命令是:estat hettest var1 var2 var3 其中,var1 var2 var3 分别为你认为导致异方差性的几个自变量。是你自己设定的一个滞后项数量。 同样,如果输出的P-Value 显著小于0.05,则拒绝原假设,即不存在异方差性。 estat hettest(默认设置使用拟合...
estat hettest(默认设置使用拟合值y_hat)estat hettest(使用方程邮编的解释变量,而不是y_hat)estat hettest varlist(指定使用某些解释变量)解决办法:1.WLS加权最小二乘法reg y x1 x2 x3 [aw=1/var]eg: reg y x1 x2 x3predict e1,resg e2=e1^2g lne2=log(e2)reg lne2 y,nocpredict lne2fg e2f=...
具体分为两步：第一步使用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。估计出所有变量的系数后，将样本数据代入至probit模型中，计算出拟合值 y_hat，再将y_hat代入风险...
2. 生成拟合值。完成回归分析后，使用Stata的预测功能来生成拟合值。命令格式为：“predict 拟合值变量名”，例如：“predict y_hat”。这将在数据集中创建一个新的变量，该变量包含每个观测值的拟合值。3. 查看拟合值。在Stata的结果窗口中查看生成的拟合值变量，或者在数据编辑器...
assert X_train.shape[0]==y.shape[0],\ "the size of X_train must be equal the size of y_train" #损失函数 def J(X_b, y, theta): y_hat = self._sigmoid(X_b.dot(theta)) try: return -np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat))/len(y) ...
predict Y_hat。 ```。 执行以上命令后,我们将得到基于回归模型的因变量Y的预测值Y_hat。通过比较预测值和实际值,可以评估回归模型的拟合程度,进而判断模型的可靠性和准确性。 在进行标准化回归系数分析时,我们还需要注意一些问题。首先,需要检验自变量之间的多重共线性,避免变量之间存在高度相关性,影响回归系数的稳...
11、all error component */ xtreg logy logk logl, fe predict y_hat predict a , u predict res,e predict cres, ue gen ares = a + res list ares cres in 1/10 * -* - 随机效应模型 - * -* y_it = x_it*b + (a_i + u_it)* = x_it*b + v_it * 基本思想:将随机干扰项分...
estat hettest(默认设置使用拟合值y_hat) estat hettest(使用方程邮编的解释变量,而不是y_hat) estat hettest varlist(指定使用某些解释变量) 解决办法: 1.WLS加权最小二乘法 reg y x1 x2 x3 [aw=1/var] eg: reg y x1 x2 x3 predict e1,res g e2=e1^2 g lne2=log(e2) reg lne2 y,noc predi...