Ming-chiChen

1、Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Stata教學(xué)Regression and CorrelationMing-chi Chen社會統(tǒng)計資料散佈圖scatter diagram 打開Chinalife.dta。 討論中國各省市的平均餘命（2000年）和其他地區(qū)變數(shù)（2004）的關(guān)係。 試畫出各省市每萬人病床數(shù)和平均餘命關(guān)係的scatter diagram。Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Scatter DiagramIVDVMing-chi Chen社會統(tǒng)計PRC各省平均餘命與萬人病床數(shù)65707580平均餘命1020304050人均床位數(shù)（每萬人）Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Stata

2、畫迴歸線迴歸線從迴歸線從0 0畫畫到極大值（到極大值（. .）Ming-chi Chen社會統(tǒng)計在散佈圖中畫出迴歸線6570758001020304050人均床位數(shù)（每萬人）Fitted values平均餘命教育投資有助於延長生命嗎？Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Y-bar65707580平均餘命05001000150020002500人均教育支出前圖怎麼畫出來的？ twoway (scatter lifeexp pcedu) (lfit lifeexp pcedu, range(0 .), ytitle(平均餘命平均餘命, margin(medsmall) xtitle(人均教育支出人均

3、教育支出, margin(medsmall) legend(off) yline(71.24387) text(71.24387 -60 Y-bar, place(w)Ming-chi Chen社會統(tǒng)計散佈圖迴歸線Y軸標(biāo)題中小大小的圖邊不要圖例加一條平均餘命的平均值（值是用summary計算出來的在（60, 71.24387）的位置左方（W西方）加上Y-bar的字樣可否用下拉式選單完成上圖？ 部分可以，但非全部Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Overlaid twoway graph：散佈圖Ming-chi Chen社會統(tǒng)計先選散佈圖IVDVOverlaid

4、 twoway graph：迴歸線Ming-chi Chen社會統(tǒng)計迴歸線從X0起到最大值Overlaid twoway graph：Y軸標(biāo)題 Ming-chi Chen社會統(tǒng)計選擇中小型圖邊Overlaid twoway graph:X軸標(biāo)題Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Overlaid twoway graph:不要圖例Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Overlaid twoway graph:產(chǎn)生圖表Ming-chi Chen社會統(tǒng)計65707580平均餘命05001000150020002500人均教育支出圖表缺少了代表平均餘命平均值的線，也沒有相應(yīng)的註記，這可能是下拉式選單的缺

5、陷，也可能是我還沒找到正確的方法。所以要在command視窗裡加註。下拉式選單到指令視窗 把下拉式選單的指令在指令視窗裡叫回來。Ming-chi Chen社會統(tǒng)計在Review視窗裡有所有執(zhí)行過的指令，點一下指令就會出現(xiàn)在指令視窗裡。在指令最後的地方加上yline和text的指令。自訂一條線並加上文字註記 twoway (scatter lifeexp pcedu) (lfit lifeexp pcedu, range(0 .), ytitle(平均餘命平均餘命, margin(medsmall) xtitle(人均教育支出人均教育支出, margin(medsmall) legend(off

6、) yline(71.24387) text(71.24387 -60 Y-bar, place(w)Ming-chi Chen社會統(tǒng)計-60是自己試驗出來的位置，因為如果設(shè)定為0的話，字會和軸線（不是在0上）重疊，看不清楚。迴歸分析Ming-chi Chen社會統(tǒng)計迴歸分析Ming-chi Chen社會統(tǒng)計依變數(shù)自變數(shù)迴歸分析：統(tǒng)計結(jié)果Ming-chi Chen社會統(tǒng)計解讀Stata迴歸分析結(jié)果Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Stata以ANOVA表和迴歸係數(shù)表以及其他重要統(tǒng)計量來呈現(xiàn)迴歸統(tǒng)計結(jié)果：依變數(shù)Coef.Stf. Err.tp|t|係數(shù)的95%信賴區(qū)間自變數(shù)迴歸係數(shù)迴歸係數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)

7、誤迴歸係數(shù)的檢定統(tǒng)計量tP值常數(shù)項截距截距的標(biāo)準(zhǔn)誤截距的檢定統(tǒng)計量 P值SourceSSdfMSNumber of obs=樣本數(shù)ModelSSRdf1=k-1MSRF(df1,df2)=模型F值ResidualSSEdf2=n-kMSER-squared=R2TotalSSTdf3Adj R-squared=調(diào)整R2=1 - (1 R2)(N - 1) /( N - k - 1). Root MSE=MSE的平方根ANOVA表迴歸係數(shù)表迴歸分析：詮釋統(tǒng)計結(jié)果Ming-chi Chen社會統(tǒng)計迴歸方程式：lifeexp=69.178+0.003587(pcedu)人均教育支出每增加人民幣一元，

8、該省市的平均餘命增加0.003587歲。R2=0.2965，即迴歸模型可以解釋29.65的總變異，F(xiàn)MSR/MSE12.22（t2），P值0.0015，我們可以拒絕整個迴歸模型沒有解釋力的虛無假設(shè)，也就是R2不等於0。迴歸係數(shù)與截距的顯著水準(zhǔn)均在0.01以下迴歸係數(shù)的95信賴區(qū)間為（0.001489, 0.005685）。Ming-chi Chen社會統(tǒng)計迴歸模型DV的預(yù)測值在data editor中檢視新增加的預(yù)測值Ming-chi Chen社會統(tǒng)計預(yù)測值加入原資料中母體期望值E(Y|X)或y的95信賴區(qū)間 無法在下拉式選單中點選，必須在指令欄裡下指令。 對某特定Xp值而言，所預(yù)測的母體期望

9、值的估計變異數(shù)Ming-chi Chen社會統(tǒng)計)()(1)(222xxxxnsVaripey se2=MSE=7.4109， 值而不同。會隨著不同的pyXVar)(Stata中求對應(yīng)特定Xp預(yù)測母體值的標(biāo)準(zhǔn)差Ming-chi Chen社會統(tǒng)計222)(1xnxxxnspe 在Stata裡用predict 新變數(shù)名稱, stdp這個指令來求對應(yīng)數(shù)值。 predict stderr, stdpStata中求對應(yīng)特定Xp預(yù)測母體值的標(biāo)準(zhǔn)差Ming-chi Chen社會統(tǒng)計母體期望值E(Y|X)或y的95信賴區(qū)間 先求出t值，要知道自由度在31-229下，=0.05的t值。 在Stata中，用inv

10、ttail(29, .05/2) generate yhatll=yhat-stderr*invttail(29, .05/2)這是信賴下界 generate yhatul=yhat+stderr*invttail(29, .05/2)這是信賴上界Ming-chi Chen社會統(tǒng)計母體期望值E(Y|X)或y的95信賴區(qū)間Ming-chi Chen社會統(tǒng)計圖形Ming-chi Chen社會統(tǒng)計圖形Ming-chi Chen社會統(tǒng)計母體預(yù)測值的信賴區(qū)間 從實際觀察到的樣本來推測母體，除了可以求出對應(yīng)特定X值的母體期望值的信賴區(qū)間之外，我們還可以求母體預(yù)測值的信賴區(qū)間。 對某特定Xp值而言，母體預(yù)測

11、值的估計變異數(shù)Ming-chi Chen社會統(tǒng)計)()(11 )(222xxxxnsYVaripepStata中求對應(yīng)特定Xp預(yù)測母體值的標(biāo)準(zhǔn)差Ming-chi Chen社會統(tǒng)計222)(11xnxxxnspe 在Stata裡用predict 新變數(shù)名稱, stdf這個指令來求對應(yīng)數(shù)值。這裡和前面略有不同。 predict stderrf, stdfStata中求對應(yīng)特定Xp預(yù)測母體值的標(biāo)準(zhǔn)差Ming-chi Chen社會統(tǒng)計 predict stderrf, stdf list母體期望值Y-hat的95信賴區(qū)間 先求出t值，要知道自由度在31-229下，=0.05的t值。 在Stata中，用

12、invttail(29, .05/2) generate yhatllf=yhat-stderrf*invttail(29, .05/2)這是信賴下界 generate yhatulf=yhat+stderrf*invttail(29, .05/2)這是信賴上界 list v1 lifeexp pcedu yhat stderrf yhatllf yhatulf Ming-chi Chen社會統(tǒng)計母體期望值Y-hat的95信賴區(qū)間Ming-chi Chen社會統(tǒng)計圖示Ming-chi Chen社會統(tǒng)計母體預(yù)測值95信賴區(qū)間圖示Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Ming-chi Chen社會統(tǒng)計

13、Covariance and Correlation 如果只是要知道兩變數(shù)之間的相關(guān)程度，可以計算共變數(shù)或相關(guān)係數(shù)。Ming-chi Chen社會統(tǒng)計Covariance and CorrelationMing-chi Chen社會統(tǒng)計CorrelationMing-chi Chen社會統(tǒng)計Correlation . correlate lifeexp pcedu (obs=31) | lifeexp pcedu -+- lifeexp | 1.0000 pcedu | 0.5445 1.0000Ming-chi Chen社會統(tǒng)計CovarianceMing-chi Chen社會統(tǒng)計Covariance . correlate lifeexp pcedu, covariance (obs=31) | lifeexp pcedu -+- lifeexp | 10.1837 pcedu | 841.87 234698CovVarianceMing-chi Ch