stata的predict命令

1. 怎樣用stata做兩階段回歸2SLS

用命令ivregress 2sls y x1 x2, robust。y2是內生變數，z1、z2是工具變數。

不過建議使用ivregress2。先安裝：ssc install ivregress2。

Stata操作：工具變數法的難點在於找到一個合適的工具變數並說明其合理性，Stata操作其實相當簡單，只需一行命令就可以搞定，我們通常使用的工具變數法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。

stata如何進行最小二乘法回歸方法步驟？

一般做2sls，使用語句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具變數為z，控制變數有n-1個，就使用這個就好了。如果你非要自己編程序的話，首先reg x1 z x2……xn。

然後把X1的擬合值predict出來(假定為x11)，在做第二階段的回歸。 reg y x11 x2……xn； 這樣得到的結果就是兩階段的回歸結果，但是方差是有問題的。最好使用ivreg，如果還不會用的話，直接help ivreg。

ivregress命令

ivregress命令是Stata自帶的命令，支持兩階段最小二乘（2SLS）、廣義矩估計（GMM）和有限信息最大似然估計（LIML）三種工具變數估計方法，我們最常使用的是兩階段最小二乘法（2SLS），因為2SLS最能體現工具變數的實質，並且在球形擾動項的情況下，2SLS是最有效率的工具變數法。

顧名思義，兩階段最小二乘法（2SLS）需要做兩個回歸：

（1）第一階段回歸：用內生解釋變數對工具變數和控制變數回歸，得到擬合值。

（2）第二階段回歸：用被解釋變數對第一階段回歸的擬合值和控制變數進行回歸。

如果要使用2SLS方法，我們只需在ivregress後面加上2sls即可，然後將內生解釋變數lnjinshipop和工具變數bprvdist放在一個小括弧中，用=號連接。選項first表示報告第一階段回歸結果，選項cluster()表示使用聚類穩健的標准誤。

2. stata回歸中的命令predict yhat 和predict y,hat分別是做什麼的呀主要是區別在哪裡

predict yhat // ACC的擬合值predict e, res // 殘差

3. stata命令有哪些

1、format x1 %10.3f ——將x1的列寬固定為10，小數點後取三位；

2、format x1 %10.3g ——將x1的列寬固定為10，有效數字取三位；

3、format x1 %10.3e ——將x1的列寬固定為10，採用科學計數法；

4、format x1 %10.3fc ——將x1的列寬固定為10，小數點後取三位，加入千分位分隔符；

5、format x1 %10.3gc ——將x1的列寬固定為10，有效數字取三位，加入千分位分隔符；

6、format x1 %-10.3gc ——將x1的列寬固定為10，有效數字取三位，加入千分位分隔符，加入「-」表示左對齊；

7、generate——生成新變數的命令，注意：變數名稱只能用英文和數字，且若名稱中同時有英文和數字，必須以英文開頭。

8、drop——去除變數的命令，如果想把變數z給去掉，那麼可以輸入命令：drop z；

9、twoway (scatter y x)(lfit y x)——畫出擬合線，注意：這個命令最開始的字母twoway也可以簡寫為tw。

10、scatter y x——畫散點圖，注意：在Stata的許多命令中，因變數一般都放在自變數前面。

4. stata中的ologit模型，用predict命令預測各個取值的概率之後如何確定最終應該選取哪個值

得到的本身就是概率值了

5. stata用vwls命令做完加權最小二乘法後，怎樣求得R方、F值、調整R方

Variance-weighted least-squares regression           Number of obs   =    4134
Goodness-of-fit chi2(4101) = 19326.49                Model chi2(32)  = 5259.60
Prob > chi2             
  =  0.0000             
   Prob > chi2    
 =  0.0000

6. 已運行命令 reg y x1 x2 x3，當需要計算回歸的殘差時，輸入何種stata命令

reg y x1 x2 x3
predict e,r
就可以生成變數命為e的殘差

7. stata裡面主成分分析以後predict的含義是什麼

predict是預期。看你選擇stata用什麼algorithm來算了。predict可以用來做樣本內預期（in-sample）。算出的結果應該就是你要算的那個[X*b]，但predict也能用作樣本外預期（out-of-sample）。你看看是不是用錯algorithm了，用成樣本外預期了。

還有你要確認你的模型是一般線性模型么？非線性的結果當然不是這個了。或者你之前問過的dynamic factor model肯定不是這么算的。

8. 如何使用STATA軟體

stata基本知識：
1、基本操作
：
（1）窗口鎖定：Edit-preferences-general
preferences-windowing-lock
splitter
（2）數據導入；
（3）打開文件：use
E:\example.dta,clear
（4）日期數據導入：
gen
newvar=date(varname,
「ymd」)
format
newvar
%td
年度數據
gen
newvar=monthly(varname,
「ym」)
format
newvar
%tm
月度數據
gen
newvar=quarterly(varname,
「yq」)
format
newvar
%tq
季度數據
（5）變數標簽
：
Label
variable
tc
`
「total
output」
』
（6）審視數據：
describe
list
x1
x2
list
x1
x2
in
1/5
list
x1
x2
if
q>=1000
drop
if
q>=1000
keep
if
q>=1000
（7）考察變數的統計特徵:
summarize
x1
su
x1
if
q>=10000
su
q,detail
su
tabulate
x1
correlate
x1
x2
x3
x4
x5
x6
（8）畫圖
：
histogram
x1,
width(1000)
frequency
kdensity
x1
scatter
x1
x2
twoway
(scatter
x1
x2)
(lfit
x1
x2)
twoway
(scatter
x1
x2)
(qfit
x1
x2)
（9）生成新變數：
gen
lnx1=log(x1)
gen
q2=q^2
gen
lnx1lnx2=lnx1*lnx2
gen
larg=(x1>=10000)
rename
larg
large
drop
large
g
large=(q>=6000)
replace
large=(q>=6000)
drop
ln*
（10）計算功能：
display
log(2)
（11）線性回歸分析：
regress
y1
x1
x2
x3
x4
vce
#顯示估計系數的協方差矩陣
reg
y1
x1
x2
x3
x4,noc
#不要常數項
reg
y1
x1
x2
x3
x4
if
q>=6000
reg
y1
x1
x2
x3
x4
if
large
reg
y1
x1
x2
x3
x4
if
large==0
reg
y1
x1
x2
x3
x4
if
～large
predict
yhat
predict
e1,resial
display
1/_b[x1]
test
x1=1
#
F檢驗，變數x1的系數等於1
test
(x1=1)
(x2+x3+x4=1)
#
F聯合假設檢驗
test
x1
x2
#系數顯著性的聯合檢驗
testnl
_b[x1]=
_b[x2]^2
（12）約束回歸
：
constraint
def
1
x1+x2+x3=1
cnsreg
y1
x1
x2
x3
x4,c(1)
cons
def
2
x4=1
cnsreg
y1
x1
x2
x3
x4,c(1-2)
（13）stata的日誌
：
File-log-begin-輸入文件名
log
off
暫時關閉
log
on
恢復使用
log
close
徹底退出
（14）stata命令庫更新
：
Update
all
help
command
Stata
是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

9. 如何使用STATA軟體

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Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它擁有很多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。用Stata繪制的統計圖形相當精美。