锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

stata 交叉表分析

生活百科经验分享

stata回归结果分析，stata多元回归分析有哪些步骤？dsn(Excel:\data\data.xls)表(sheet1$).关于stata 分析红色数据的数据表示字符串变量，不能用于回归分析 。如何用stata 分析从excel导入数据一般来说，从Excel导入数据到stata是先将Excel数据保存为csv格式，然后运行sheetusingd:\1.csv中的命令直接将Excel数据导入Stata: odbcload 。
【stata 交叉表分析】
1、跪求STATA回归 分析数据 分析!1 。一般的回归方程是把显著自变量的非标准化贝塔系数作为自变量的系数，加上常数，再加上不可预测的随机变量(希腊字母打不出来 ， Ipsron差不多是这么读的，你应该知道) 。2.标准化回归方程是用标准化贝塔系数作为系数，其他不变 。3.Adjr就是调整R，R就是你的模型拟合度 。因为R会造成小样本下拟合度的高估，所以人们一般用adjR来解释问题coef 。就是系数的意思，全称是betacoefficient(你那里可能不稳定)，beta coefficient是1 。第二 。我在P>|t|里说的东西是T值的显著性，是一个概率 。它表明自变量是否真正影响因变量的值 。社会学通常认为P>.05相对显著，大于. 01一般显著 ， 大于. 001非常显著 。不知道beta前面的符号是不是sd，估计标准化回归系数std.error就是标准差 。这个比我在百度百科上看的清楚多了 。

2、如何将excel中的数据用 stata进行 分析一般Excel导入数据到stata的方法是先将Excel数据保存为csv格式，然后运行sheetusingd:\1.csv中的命令直接将Excel数据导入到Stata: odbcload，dsn(文件类型；DBQ文件的路径和名称)表(Excel $) ODBCLoad ， DSN (Excel: \ data \ data.xls)表(sheet1 $) 。

3、 stata回归结果 分析,大牛帮忙 分析下嘛 。。不良回归结果R2太低，各回归系数的P值基本不显著 。这个模型的r 2的值是完全没有意义的，只要f的值是显著的 。在你的自变量中，只有权力(5%显著)、Edu(1%显著)、拉塞特(1%显著)和Ci(5%显著)有更好的结果 。个人觉得整个结果还不算太差，但也不算太好 。
4、 stata多元回归 分析步骤是什么?多元回归分析:一种统计方法分析 。在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，则称为多元回归 。事实上，一种现象往往与多种因素相关联 。用多个自变量的最优组合来预测或估计因变量，比只用一个自变量更有效、更实用 。因此，多元线性回归比一元线性回归更实用 。广义最小二乘法是普通最小二乘法的扩展，它允许异方差或自相关，或两者兼有，有时可以得到有效的系数估计 。
5、求高手 分析 stata回归 分析结果(1)因为f检验的P值为0，所以模型整体具有统计显著性，模型是好的 。(2)R平方接近80%，说明模型拟合度高，模型好 。(3)受教育年限和工资这两个变量之间存在统计上显著的正相关关系(原因:T检验的P值为0) ， 其他因素不变 。受教育程度每增加一年，工资平均增加一倍 。(4)起薪变量与薪酬之间存在统计上显著的正相关关系(原因:T检验的P值为0) 。其他因素保持不变 。起薪每增加1元 ， 工资平均增加1.6元 。
6、关于 stata的数据 分析 Red data表示字符串变量，不能用于回归分析 。一般来说，在进行面板回归时，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 。

    推荐阅读


    上一篇：高级程序员软考，软考高级程序员考试有用吗难吗

    下一篇：golang源码分析 雨痕