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stata行业回归行业数据分析,用stata做回归分析

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stata 回归去除行业影响会影响行业年度数据 。stata 回归分析结果如何？stata软件做的tobit面板数据回归分析结果不理想，stata二阶差分稳定后如何分析时序图回归 ， stata的红色数据代表一个字符串变量，不能用于回归分析，使用stata用于多元分析回归分析需要多少个观测值stata用于多元分析回归分析至少需要10个观测值 。

1、STATA软件 回归分析中请解释一下ssdfmscoeftF等等这些是什么意思...SS是平方和 ， 其列中的三个值是回归误差平方和(SSE)、残差平方和(SSR)和总体平方和(SST)，即分别对应于模型、残差和总数的值 。Df(degreeoffreedom)是自由度 。MS是SS与df的比值，对应SS，SS是平方和 ， MS是均方，指单位自由度的平方和 。Coef 。表示系数，由于因子t检验的p值为0.000，表现出较强的正效应 ， 认为被检验变量对模型有显著影响 。

2、用 stata做多元 回归分析最少需要多少个观测数 Use stata做多元回归分析至少需要10次观测 。多元回归分析需要10次观测，一般可以完成 。多元回归分析是指在相关变量中，将一个变量视为因变量，将一个或多个其他变量视为自变量，在多个变量之间建立线性或非线性数学模型数量关系，利用样本数据进行分析的统计分析方法 。此外 ， 还有多元回归分析讨论多个自变量和多个因变量的线性相关性，称为多元多元回归分析模型(或简称多对多回归等) 。
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3、 stata软件做tobit面板数据 回归分析结果不理想,怎样通过改变数据获得更...结果就是数据 。你可以事后解释为什么实证结果和你的理论不符，找别人解释你得到了同样的结果 。可以从数据的局限性来解释，比如数据有什么偏倚 。如果真的要改变原始数据(在不作假的前提下)，只能看有没有离群值 。请把你的总结贴上来看看 。

4、 stata二阶差分平稳后如何 回归分析时序图 。观察它们的时序图，如果它们之间存在稳定的相关性，可能存在协整关系 。其次，建立回归模型(该回归模型不区分序列，采用原序列的对数)，然后对回归残差进行单位根检验 。如果残差稳定，则表明存在协整关系，表明长期均衡关系 。第三，建立误差修正模型以反映短期波动 。回归是利用对数原始序列的差序列和回归上面得到的误差序列进行的，也就是所谓的ECM模型 。

5、 stata 回归分析结果怎么看?结果明显是回归系数明显不等于0，所以要看P值 。回归，得到一个系数，这个系数一般不等于0 。但是系数算出来之后，会给出一个误差 。看后面的误差范围 。如果中间有0，比如-1.5到2.0之间，这就是给定系数在一定概率范围内的可能取值范围 。一般不修改的话，默认概率是95% 。也就是说，你回归结果之前的系数有95%的概率落在两者之间 。

所以我们看p值，不看系数 。用最小二乘法计算公式中的系数(函数的形式可以通过经验、先验知识或直接观察数据确定，也可以直接使用多项式) ， 拟合完成，但是回归的工作还没有结束，这些系数(这个公式)的可靠性以及每个系数对因变量的影响还需要研究，因为-拟合这些用最小二乘法得到的系数只是真实系数的点估计，所以还需要继续研究区间

6、关于 stata的 数据分析 Red数据表示字符串变量 ， 不能用于回归分析 。一般情况下，在制作panel 回归时，直接将excel中的数据粘贴到STATA中 。区域变量是字符串变量，需要进行转换 。但是除了年份以外，所有的数据都是红色的，这是一个问题，因为年份是数字 。我的建议是:(1)详细检查excel中每个变量下的数据，特别注意是否有缺失值 。在很多情况下 ， 缺少值是字符串变量的一个重要原因 。

假设区域变量命名为region ， 具体操作命令是:encode，gen(region1)/重新生成一个带标签值的变量/dropregion/删除原来的区域变量/renameregion1region/将region1的名称改为region/此时region的颜色应该是蓝色，所以设置时间序列或者面板数据没有问题 。
7、 stata 回归去掉行业影响会影响行业年度数据 。Stata是一个统计分析软件，但它也具有强大的编程语言功能，为用户提供了广阔的开发和应用天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练运用各种技能，真正做到随心所欲 。其实Stata(高级统计部分)的ado文件都是用Stata自己的语言写的 ， Stata的统计分析能力在很多方面远超SPSS和SAS 。

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