在Stata中常用回归命令的总结

1. 作散点图并拟合曲线

在Stata中，使用回归命令进行数据分析是非常常见的。首先，我们可以通过制作散点图来观察变量之间的关系，并尝试拟合一条曲线来描述这种关系。

假设我们有两个变量X和Y，我们可以使用scatter命令将它们的值绘制成散点图。例如：

```

scatter Y X

```

接下来，我们可以使用regress命令进行回归分析，并通过添加lowess选项来进行局部加权拟合。这样可以更好地展示出变量之间的关系。

```

regress Y X, lowess

```

通过散点图和拟合曲线，我们可以初步了解变量之间的线性或非线性关系。

2. 计算估计值标准误差和预测值标准误差

在进行回归分析后，我们通常会对结果进行评估，其中包括计算估计值的标准误差和预测值的标准误差。

估计值的标准误差可以通过reg命令的vce(robust)选项来计算。例如：

```

regress Y X, vce(robust)

```

这将给出每个估计参数的标准误差，帮助我们评估模型的可靠性。

预测值的标准误差可以使用predict命令来计算。例如：

```

regress Y X

predict Y_hat, stdp

```

这将计算出每个观测值的预测值以及对应的标准误差。标准误差可以帮助我们评估模型对新数据的预测能力。

3. 在回归线上画出xb均值百分之95的置信区间

为了更直观地理解回归模型的置信水平，我们可以在回归线上画出自变量均值的置信区间。

首先，我们可以使用summarize命令获取自变量X的均值和标准差。例如：

```

summarize X

```

然后，我们可以使用lincom命令来计算回归线上自变量均值的置信区间。例如：

```

regress Y X

lincom _b[X] (_se[X]*invttail(e(df_r),0.025))

lincom _b[X] - (_se[X]*invttail(e(df_r),0.025))

```

这将给出自变量均值的置信区间上下限的估计值。

4. 逐步回归

在某些情况下，我们可能需要选择最相关的自变量来建立回归模型。Stata提供了stepwise命令来进行逐步回归分析。

例如，我们可以使用stepwise命令基于AIC（赤池信息准则）或BIC（贝叶斯信息准则）进行模型选择。例如：

```

regress Y X1 X2 X3

stepwise, aic

```

这将根据AIC准则选择最佳的自变量子集，并建立相应的回归模型。

通过逐步回归，我们可以筛选出对目标变量具有最大解释能力的自变量。

总结：

本文总结了Stata中常用的回归命令，包括作散点图并拟合曲线、计算估计值标准误差和预测值标准误差、在回归线上画出自变量均值的置信区间以及逐步回归分析。这些命令在回归分析中非常有用，能够帮助我们更好地理解变量之间的关系和评估模型的效果。

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