计量经济学Stata软件应用【Stata软件之回归分析】次课教育课件

发布于:2021-06-19 13:41:41

计量经济学Stata软件应 用2---【Stata软件之回 归分析】--2次课 内容概要 一、实验目的 二、简单回归分析的Stata基本命令 三、简单回归分析的Stata软件操作实例 四、多元回归分析的Stata基本命令 五、多元回归分析的Stata软件操作实例 一、实验目的: 掌握运用Stata软件进行简单回归分析以及 多元回归分析的操作方法和步骤,并能看懂 Stata软件运行结果。 二、简单回归分析的Stata基本命令 ? 简单线性回归模型 ( simple linear regression model ) 指 只有一个解释变量的回归模型。如: y??0??1x?u 其中,y 为被解释变量,x 为解释变量,u 为随机误差项, 表示除 x 之外影响 y 的因素;? 1 称为斜率参数或斜率系 数,? 0 称为截距参数或截距系数,也称为截距项或常数项。 简单线性回归模型的一种特殊情况: y ??1x?u 即假定截距系数 ? 0 ? 0 时,该模型被称为过原点回归;过 原点回归在实际中有一定的应用,但除非有非常明确的理 论分析表明 ? 0 ? 0 ,否则不宜轻易使用过原点回归模型。 二、简单回归分析的Stata基本命令 ? regress y x 以 y 为被解释变量,x 为解释变量进行普通最小二乘 (OLS)回归。regress命令可简写为横线上方的三个字 母reg。 ? regress y x, noconstant y 对 x 的回归,不包含截距项 (constant),即过原点回归。 ? predict z 根据最*的回归生成一个新变量 z,其值等于每一个观测 的拟合值(即 y? i )。 ? predict u, residual 根据最*的回归生成一个新变量 u,其值等于每一个观测 的残差(即 ei ? yi ? y?i)。 三、简单回归分析的Stata软件操作实例 实验 1 简单回归分析:教育对工资的影响 劳动经济学中经常讨论的一个问题是劳动者工资的决定。不 难想象,决定工资的因素有很多,例如能力、性别、工作经验、 教育水*、行业、职业等。在这里仅考虑其中一种因素:教育 水*,建立如下计量模型: ?? w a g e ? 0 ? 1 e d u ? u , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ( 3 . 1 ) 其中,wage 为被解释变量,表示小时工资,单位为元;edu 为解释变量,表示受教育年限,即个人接受教育的年数,单 位为年;u为随机误差项。假定模型(3.1)满足简单回归模型的 全部5条基本假定,这样? 0 , ? 1 的OLS估计量 ?? 0 , ??1 将是最佳线性 无偏估计量。请根据表S-2中给出的数据采用Stata软件完成上 述模型的估计等工作。 三、简单回归分析的Stata软件操作实例 1、打开数据文件。直接双击“工资方程1.dta”文件;或者点 击Stata窗口工具栏最左侧的Open键,然后选择“工资方程 1.dta”即可;或者先复制Excel表S-2中的数据,再点击Stata 窗口工具栏右起第4个Data Editor键,将数据粘贴到打开的 数据编辑窗口中,然后关闭该数据编辑窗口,点击工具栏左 起第二个Save键保存数据,保存时需要给数据文件命名。 2、给出数据的简要描述。使用describe命令,简写为: des 得到以下运行结果; 三、简单回归分析的Stata软件操作实例 Contains data fromD:\????×???\???í??????×???\????\????????\???????????§?í????? > ???????\10649289\stata10\?¤×?·???1.dta obs: 1,225 vars: 11 25 Aug 2009 08:38 size: 58,800 (99.4% of memory free) storage display variable name type format value label variable label age female married edulevel edu exp expsq health migrant wage more float float float float %9.0g %9.0g %9.0g %9.0g float %9.0g float %9.0g float float float float %9.0g %9.0g %9.0g %9.0g age in years 1:female; 0:male 1:married; 0:unmarried 1:primary; 2:junior; 3:senior; 4:college years of education years of work experience: age-edu-6 exp^2 1:bad; 2:good; 3:very good 1:migrant worker; 0:local worker hourly wage 结果显示“工资方程1.dta”数据文件包含1225个样本和11个 变 量;11个变量的定义及说明见第3列。 三、简单回归分析的Stata软件操作实例 3、变量的描述性统计分析。对于定量变量,使用summarize 命令:su age edu exp expsq wage lnwage,得到以下运行结 果,保存该运行结果; Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max age edu exp expsq wage 1225 1225 1225 1225 1225 36.79755 8.992653 21.8049 613.9776 7.1255 10.67631 2.719068 11.77443

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