經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)

第8章

經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第1頁(yè)!回歸分析分類1.回歸分析按數(shù)據(jù)類型分為：橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析三類2.回歸分析按同時(shí)估計(jì)的方程個(gè)數(shù)可以分為單方程和多方程回歸分析3.回歸分析按模型的設(shè)定可以分為線性回歸模型和非線性回歸模型兩類4.線性模型又可以分為經(jīng)典假設(shè)下的回歸分析和非經(jīng)典假設(shè)下的回歸分析經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第2頁(yè)!本章介紹橫截面數(shù)據(jù)、單方程、經(jīng)典條件下的線性回歸分析的stata實(shí)現(xiàn)，對(duì)于其他回歸分析的實(shí)現(xiàn)方法在下面的章節(jié)中將會(huì)為大家介紹經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第3頁(yè)!實(shí)現(xiàn)示例問題：女性教育的回報(bào)我們要研究的是對(duì)于女性而言，其受教育的年數(shù)是否對(duì)其工資有影響。在考慮這個(gè)問題時(shí)，我們控制了年齡、經(jīng)驗(yàn)、女性小于6歲孩子的數(shù)量、6到18歲的孩子這些變量對(duì)工資的影響。經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第4頁(yè)!目標(biāo)1.展示如何用regress命令估計(jì)的參數(shù)。其中即為女性的教育回報(bào)2.展示如何用regress命令的后續(xù)命令predict來給出因變量的估計(jì)值3.展示如何用regress命令的后續(xù)命令test對(duì)上述方程的系數(shù)做檢驗(yàn)經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第5頁(yè)!命令1.regressdepvarindepvars在我們的問題中為regwageeducexperagekidslt6kidsge62.predictnewvar在我們的問題中為predictyhat3.testvar1=var2在我們的問題中為testeduc=exper經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第6頁(yè)!Stata的回歸分析——regress、predict、test命令Stata提供了范圍異常廣泛的回歸程序。本章我們介紹用于回歸分析最基本的三個(gè)Stata命令——regress、predict、test命令。regress、predict、test是一組命令，它們完成各種簡(jiǎn)單和多元的普通最小二乘法回歸。regress命令用于完成因變量對(duì)自變量的回歸，其后續(xù)命令predict可以計(jì)算預(yù)測(cè)值、殘差，另一后續(xù)命令test檢驗(yàn)用戶指定的假設(shè)。由于這組命令的連貫性，我們選用同一個(gè)例子來說明它們的使用方法。經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第7頁(yè)!數(shù)據(jù)集mroz.dta是一個(gè)用來做勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的標(biāo)準(zhǔn)橫截面數(shù)據(jù)集，它收集了美國(guó)1975年有關(guān)女性工作的各種數(shù)據(jù)。mroz.dta這個(gè)數(shù)據(jù)集中共有753條觀測(cè)記錄，代表753個(gè)女性，每條觀測(cè)記錄包括22個(gè)變量。mroz.dta這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了22個(gè)變量，我們僅介紹將具體使用到的變量。mroz.dta是一個(gè)關(guān)于女性就業(yè)方面的數(shù)據(jù)集，每條記錄代表一個(gè)女性。inlf是一個(gè)二值變量，它取值1時(shí)表示女性有工作，取值0表示女性沒有在工作；hours表示女性在1975一整年工作的小時(shí)；kidslt6表示該女性小于6歲孩子的個(gè)數(shù)；kidsge6表示6到18歲孩子的個(gè)數(shù)；age表示年齡；educ表示教育年限；wage表示小時(shí)工資；huseduc表示該女性丈夫的教育年限；faminc表示家庭收入；fathereduc表示該女性父親的教育年限；exper表示已經(jīng)工作的年數(shù)；lwage表示工資的對(duì)數(shù)；expersq表示經(jīng)驗(yàn)的平方。經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)共10頁(yè)，您現(xiàn)在瀏覽的是第8頁(yè)!實(shí)現(xiàn)方法1.regress命令的基本語(yǔ)法2.predict命令的基本語(yǔ)法3.test命令檢驗(yàn)系數(shù)的關(guān)系，以檢驗(yàn)教育回報(bào)是否等于經(jīng)驗(yàn)的回報(bào)為例經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)