stata回归分析命令

A. 用stata做回归分析

通过你的问题，我假定data set里只碧闭有salary这个变量。首先需要生成log（salary）这个新变量碰咐，命令为：gen logsalary=log(salary);然后进行悔吵裂回归：reg logsalary ceoten

B. stata中回归分析命令 内生变量写在哪

reg var1 var2...,其中var1为因变量，其他为自变量和控制御野链变量，在脊兄回归时不区分控制变量或自镇孙变量的，只是分析时才说明哪些是控制变量。

C. 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。

D. stata回归分析命令reg是什么

1、首先，生成一个自变量和一个复因变量。如下图所示：

使用注意事项：

调用STATA系统数据文件和以STATA系统格式存盘的命令；infile和outfile也是一对调用外部文本数据文件和以文本文件格式存盘的命令。Infile变量名using文件outfilexusing e:.txt与infile。outfile区别是有无变量名（如xy）outsheet using e:.txt

如果是excel格式，则excel另存为csv格式文件。

drop _all清除以上所有数据。

产生新的变量：STATA命令：gen新变量名=表达式。

E. stata 怎么做二次函数的回归分析

在命令窗口输入：gen z=x*x 回车
reg y z x 回车兆猛
结果如猜链就出来了。a若显着，其正负就渣孙有意义了。

F. stata中estat命令啥意思

stata中estat命令它是依据上一步回归进行在估计计算。

stata中estat数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

stata中estat统计功能：

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

stata中estat数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

stata中estat分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

G. stata命令汇总是什么

stata命令汇总如下：

1、input: 输入数据

例：inpurt x y

2、by: 按照某一变量的取值来进行分析

例：by group，sort: regress Y x1 x2 //按照不同的组，对Y做回归分析

3、weight: 加权或者频数

例：fw=频数变量 //多用在四格表资料中或者原资料未给出所有值，只给出了值和对应的频数

4、if: 用条件语句指定条件

例：drop if group==1|group==2 //把group变量值为1或者2的记录删除掉

5、in:指定观察值的范围，对在范围内的观察值做分析处理

例：replace x1="123" in 100/200 //把第100-200条记录中的X1变量值改为123

6、for: 用来指定变量

例：for y1-y10 z1-z5: regress @x1-x22

//把y1-y10,z1-z5分别于x1-x22做回归，一次性代表15次回归，其中@是替换符，代表y1-y10, z1-z5

7、函数

abs(x) 绝对值

exp(x) 指数函数

log(x) 自然对数

log10(x) 常用对数

sqrt(x) 平方根

uniform(x) 生成（0,1）内均匀分布的伪随机数

length(x) 计算长度

substr(s,n1,n2) 获得从S的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串

real(x) 将字符串s转换为数值函数

trim(x) 去除字符串前面和后面的空格

int(x) 去掉x的小数部分，得到整数

sum(X) 求和

max(x) min(x) 最大值最小值

_n 当前观察值的位置

_N 观察值的总个数

8、ren: 重命名

例：ren var1 var123 ，把var1重新命名为var123

9、des:描述数据库的基本情况

10、label: 为变量添加一些说明，以示说明

11、sort: 按照某一变量从小到大排序

gsort +/-：按照某一变量从大到小或者从小到大排序

sort var1 var2:按照var1大小排序，相同的var1按照var2大小排序

Stata常用功能：

1、统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

2、作图功能

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

3、程序设计

Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上，Stata的ado文件（高级统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。

H. 如何使用STATA做回归分析

用stata进行平稳性检验的方法：
1、点击面板上的额adf检验
2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验
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。
stata
的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近
20
年发展起来的新方法，如
cox
比例风险回归，指数与
weibull
回归，多类结果与有序结果的
logistic
回归，
poisson
回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

I. 如何用STATA对连续性变量进行meta回归分析

在stata中有个metareg命令，好像可以对连续变量进行回归分析。

附件中是一篇pdf文档，主要介绍stata中关于meta分析的命令。跟大家分享一下。

里面在提到metareg命令时，列举了以下三个列子：

1：metareg logor covariate1 covariate2, wsse(selogor)

2: metareg logor r,wsvar(vlor) bs(eb)noit

3: metareg meandiff qual avchol, wsse(sediff)bs(ml)tol(5)l(90)

J. 用stata做回归分析怎么设置显着水平用什么命令

reg只提供回蠢数薯归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显着，P=0.01以下是1%显着毕液水平显着，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的带者