stata畫圖和線性回歸基礎(編輯修改稿)
2025-06-15 19:28 本頁面
【文章內容簡介】 量。 6. X 是滿秩的， rank(X) = k μX βY ??我們得到： 習慣上我們用 y_hat = X*b （被解釋變量的擬合值） e = Y y_hat = Y Xb （ 殘差 ） 1? ( 39。 ) 39。??β X X X y建立回歸方程 打開系統(tǒng)文件 auto，建立如下方程： regress命令詳解： regress depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options] sysuse auto,clear regress price mpg weight foreign 1。要求方程省略常數項 2。穩(wěn)健性估計（一般用于大樣本 OLS） 3。重新設置置信區(qū)間（默認 95%） 4。標準化系數（回歸系數對被解釋變量的重要性） 5?；貧w中使用部分數據（ if in） 回歸后預測值的獲得 Predict 1。擬合值的獲得： predict yhat, xb 或者 predict yhat 2。殘差的獲得 predict e , residuals 或者 predict e, res 3。 殘差分布圖 rvfplot yline(0) 回歸結果的存放： e() e(N) number of
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