stata的predict命令

1. 怎样用stata做两阶段回归2SLS

用命令ivregress 2sls y x1 x2, robust。y2是内生变量，z1、z2是工具变量。

不过建议使用ivregress2。先安装：ssc install ivregress2。

Stata操作：工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性，Stata操作其实相当简单，只需一行命令就可以搞定，我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。

stata如何进行最小二乘法回归方法步骤？

一般做2sls，使用语句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具变量为z，控制变量有n-1个，就使用这个就好了。如果你非要自己编程序的话，首先reg x1 z x2……xn。

然后把X1的拟合值predict出来(假定为x11)，在做第二阶段的回归。 reg y x11 x2……xn； 这样得到的结果就是两阶段的回归结果，但是方差是有问题的。最好使用ivreg，如果还不会用的话，直接help ivreg。

ivregress命令

ivregress命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是两阶段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。

顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归：

（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。

（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。

如果要使用2SLS方法，我们只需在ivregress后面加上2sls即可，然后将内生解释变量lnjinshipop和工具变量bprvdist放在一个小括号中，用=号连接。选项first表示报告第一阶段回归结果，选项cluster()表示使用聚类稳健的标准误。

2. 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

predict yhat // ACC的拟合值predict e, res // 残差

3. stata命令有哪些

1、format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位；

2、format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位；

3、format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法；

4、format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符；

5、format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符；

6、format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐；

7、generate——生成新变量的命令，注意：变量名称只能用英文和数字，且若名称中同时有英文和数字，必须以英文开头。

8、drop——去除变量的命令，如果想把变量z给去掉，那么可以输入命令：drop z；

9、twoway (scatter y x)(lfit y x)——画出拟合线，注意：这个命令最开始的字母twoway也可以简写为tw。

10、scatter y x——画散点图，注意：在Stata的许多命令中，因变量一般都放在自变量前面。

4. stata中的ologit模型，用predict命令预测各个取值的概率之后如何确定最终应该选取哪个值

得到的本身就是概率值了

5. stata用vwls命令做完加权最小二乘法后，怎样求得R方、F值、调整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. 已运行命令 reg y x1 x2 x3，当需要计算回归的残差时，输入何种stata命令

reg y x1 x2 x3
predict e,r
就可以生成变量命为e的残差

7. stata里面主成分分析以后predict的含义是什么

predict是预期。看你选择stata用什么algorithm来算了。predict可以用来做样本内预期（in-sample）。算出的结果应该就是你要算的那个[X*b]，但predict也能用作样本外预期（out-of-sample）。你看看是不是用错algorithm了，用成样本外预期了。

还有你要确认你的模型是一般线性模型么？非线性的结果当然不是这个了。或者你之前问过的dynamic factor model肯定不是这么算的。

8. 如何使用STATA软件

stata基本知识：
1、基本操作
：
（1）窗口锁定：Edit-preferences-general
preferences-windowing-lock
splitter
（2）数据导入；
（3）打开文件：use
E:\example.dta,clear
（4）日期数据导入：
gen
newvar=date(varname,
“ymd”)
format
newvar
%td
年度数据
gen
newvar=monthly(varname,
“ym”)
format
newvar
%tm
月度数据
gen
newvar=quarterly(varname,
“yq”)
format
newvar
%tq
季度数据
（5）变量标签
：
Label
variable
tc
`
“total
output”
’
（6）审视数据：
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）考察变量的统计特征:
summarize
x1
su
x1
if
q>=10000
su
q,detail
su
tabulate
x1
correlate
x1
x2
x3
x4
x5
x6
（8）画图
：
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）生成新变量：
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）计算功能：
display
log(2)
（11）线性回归分析：
regress
y1
x1
x2
x3
x4
vce
#显示估计系数的协方差矩阵
reg
y1
x1
x2
x3
x4,noc
#不要常数项
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检验，变量x1的系数等于1
test
(x1=1)
(x2+x3+x4=1)
#
F联合假设检验
test
x1
x2
#系数显着性的联合检验
testnl
_b[x1]=
_b[x2]^2
（12）约束回归
：
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的日志
：
File-log-begin-输入文件名
log
off
暂时关闭
log
on
恢复使用
log
close
彻底退出
（14）stata命令库更新
：
Update
all
help
command
Stata
是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

9. 如何使用STATA软件

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Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。