文档介绍：计量经济软件应用
——Stata软件实验之一元、
多元回归分析
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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
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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。
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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:
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; 称为斜率参数或斜率系
数, 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:
即假定截距系数时,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,否则不宜轻易使用过原点回归模型。
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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
根据最近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)。
predict u, residual
根据最近的回归生成一个新变量 u,其值等于每一个观测
的残差(即)。
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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、
教育水平、行业、职业等。在这里仅考虑其中一种因素:教育
水平,建立如下计量模型:
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()满足简单回归模型的
全部5条基本假定,这样的OLS估计量将是最佳线性
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。
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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“”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
”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;
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三、简单回归分析的Stata软件操作实例
结果显示“”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。
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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;
第1列:变量名; 第2列:观测数;
第3列:均值; 第4列:标准差;
第5列:最小值; 第6列:最大值。
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