stata統(tǒng)計(jì)分析命令-文庫(kù)吧
2025-07-20 22:43 本頁(yè)面
【正文】 varlist] ,stat(count mean sd median min max range) col(stat)分組描述：bysort var:三、相關(guān)性分析（一）相關(guān)性分析Pearson相關(guān)系數(shù)命令格式：correlate（簡(jiǎn)寫：cor或corr）[varlist] [if] [in] [weight] [,options] spearman相關(guān)系數(shù)命令格式：spearman[varlist], stats(rho p)在Stata中，命令corr用于計(jì)算一組變量間的協(xié)方差或相關(guān)系數(shù)矩陣；命令pwcorr可用于計(jì)算一組變量中兩兩變量的相關(guān)系數(shù)，同時(shí)還可以對(duì)相關(guān)系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)；option選項(xiàng)中加上sig可顯示顯著性水平：pwcorr[varlist] ,sig命令pcorr 用于計(jì)算一組變量中兩兩變量的偏相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。Spearman 和 Pearson 檢驗(yàn)同在一個(gè)表的命令：corrtbl[varlist] ,corrvars ([varlist])輸出結(jié)果中，上三角為Spearman相關(guān)系數(shù)和顯著水平，下三角為Pearson系數(shù)和顯著水平。（二）輸出相關(guān)系數(shù)表到word或Excel中例如：logout, save(mytable) word replace: pwcorr_a price mpg rep78 headroom trunk, star1() star5() star10()四、截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)命令格式：regress（簡(jiǎn)寫：reg）depvar indepvars [if] [in] [weigh] [option]（depvar表示因變量， indepvars表示自變量）五、異方差的檢驗(yàn)與處理檢驗(yàn)異方差命令格式：hettest判斷異方差的標(biāo)準(zhǔn)：看P值的大小來(lái)判斷，則不能排除異方差的可能，因此，可以排除異方差的可能性。處理異方差命令格式：在reg命令后加上“,r”或者“,robust”即可。經(jīng)異方差處理后的回歸不顯示調(diào)整后的R2（adjR2），如果要查看調(diào)整后的R2，再輸入命令：di e(r2_a)六、多重共線性（自變量之間高度相關(guān)）命令格式：vif（一）判斷多重共線性的標(biāo)準(zhǔn)（兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)必須同時(shí)滿足）：最大的vif大于10；平均的vif大于1 。（二）多重共線性的修正采用逐步回歸進(jìn)行修正，命令格式：sw reg depvar indepvar, pr()對(duì)于含二次項(xiàng)的，使用“對(duì)中”的方法，既可以保留二次項(xiàng)，又可以在一定程度上克服多重共線性的問(wèn)題：先定義兩個(gè)變量，分別為該變量減去其均值和該變量的平方，命令如下：sum vargen var1=varr(mean)gen var2=var^2再用新變量代替原來(lái)的變量進(jìn)行回歸處理七、內(nèi)生性的檢驗(yàn)與處理（內(nèi)生性是指自變量與誤差項(xiàng)之間有關(guān)系）內(nèi)生性的檢驗(yàn)：ovtest看P值的大小來(lái)判斷，則不能排除內(nèi)生性的可能，因此，可以排除內(nèi)生性的可能。內(nèi)生性的處理：使用工具變量法：ivreg內(nèi)生性的三個(gè)來(lái)源：測(cè)量誤差、遺漏變量和雙向因果。變量的內(nèi)生性。這個(gè)是沒(méi)有辦法單獨(dú)檢驗(yàn)的。當(dāng)有合適工具變量時(shí)候，是可以檢驗(yàn)的，就是hausman檢驗(yàn)工具變量的外生性。這個(gè)也是沒(méi)辦法檢驗(yàn)的。當(dāng)有很多工具變量時(shí)候，可以檢驗(yàn)是否有不是外生的，就是“過(guò)度識(shí)別”問(wèn)題工具變量的相關(guān)性。這個(gè)可以說(shuō)成是“弱工具變量”問(wèn)題，檢驗(yàn)可以通過(guò)一階段的F值。還可以利用Partial R2。估計(jì)方法stata里面有這么幾個(gè)2sls，2sls smal、liml、gmm，各自適用情況：small適合小樣本；liml適合弱工具變量；gmm適合異方差?！纠印縲ebuse hsng2*Fit a regression via 2SLS, requesting smallsample statisticsivregress 2sls rent pcturban (hsngval = faminc iregion), small*Fit a regression using the LIML estimatorivregress liml rent pcturban (hsngval = faminc iregion)*Fit a regression via GMM using the default heteroskedasticityrobust weight matrixivregress gmm rent pcturban (hsngval = faminc iregion)*Fit a regression via GMM using a heteroskedasticityrobust weight matrix, requesting nonrobust standard errorsivregress gmm rent pcturban (hsngval = faminc iregion), vce(unadjusted)*檢驗(yàn)estata firststa
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