第二讲stata画图和线性回归基础ppt课件

1、Stata 画图和回归根底画图和回归根底Stata作图作图stata 提供各种曲线类型，包括点提供各种曲线类型，包括点scatter、线、线line、面、面area，直方图直方图histogram、条形图条形图bar、饼图、饼图pie、函数曲线、函数曲线function以及矩阵图以及矩阵图matrix等。等。同时，对时间序列数据有以同时，对时间序列数据有以ts 开头的一系列开头的一系列特殊命令，如特殊命令，如tsline。还有一类是对双变量。还有一类是对双变量的回归拟合图的回归拟合图lfit、qfit 、lowess等。等。作图时命令方式比较复杂，建议多用菜一方式。作图时命令方式比较复杂，建议

2、多用菜一方式。一同来做以下图形：一同来做以下图形：简单图形简单图形翻开翻开wage1.dta1。 男性和女性工资均值的条形图男性和女性工资均值的条形图2。 白人和其他人的工资的饼状图白人和其他人的工资的饼状图3。 wage的直方图，并检验能否服从正态分布。的直方图，并检验能否服从正态分布。4。 wage的核密度分布图。的核密度分布图。组合图形组合图形画出画出price与与weight的散点图，并画出其拟的散点图，并画出其拟合线。合线。图形界面设计：图形界面设计：图形标题，图形标题，X轴标志，轴标志，Y轴标志，款式选择，轴标志，款式选择，图例，分组标志。图例，分组标志。两个练习：两个练习：1。完

3、成以下汽车拟合图。完成以下汽车拟合图。2。查阅数据，并按照要求完成图形。查阅数据，并按照要求完成图形。改上面五个标注，用改上面五个标注，用twoway graph里面的里面的legendoverride default keys: 1 国产车国产车 2 进口车进口车 3 国国产车拟合产车拟合 4 进口车拟合进口车拟合 5 整体拟合整体拟合 2、中国的、中国的GDP以购买力平价计何时能超越美以购买力平价计何时能超越美国？从国？从Penn World Table最权威的跨国宏观数最权威的跨国宏观数据集下载两国据集下载两国1978-2019年年“Population与与“Real GDP per c

4、apita 数据，导入数据，导入Stata中，将中，将两国两国log(GDP)的时间趋势画在一张图上，并做简的时间趋势画在一张图上，并做简单外推预测假设未来的增长率与单外推预测假设未来的增长率与1978-2019年年间一样。下载地址为：间一样。下载地址为： /php_site/pwt_index.php。下载时选。下载时选csv格式，按网站阐明存储数据。格式，按网站阐明存储数据。 19202122232419801990200020102020yearlngdp_ChinaFitted valueslngdp_usaFitted values小样本小样本OL

5、S1234567891011220240260280300320消费250300350400年收入垂直线拟合线消费OLS原理01122kkYXXXu OLS假设条件：假设条件： 1. Eu|X = 0 2. 条件同方差、没有序列自相关条件同方差、没有序列自相关 3. X与与u不相关不相关 4. Y和和X之间存在线性关系。之间存在线性关系。 5. 解释变量解释变量 X 是非随机变量，被解释变量是非随机变量，被解释变量Y 是随机是随机变量。变量。 6. X 是满秩的，是满秩的， rank(X) = kXY我们得到：我们得到：习惯上我们用习惯上我们用y_hat = X*b 被解释变量的拟合值被解释变

6、量的拟合值e = Y - y_hat = Y - Xb 残差残差 1( )X XX y建立回归方程建立回归方程翻开系统文件翻开系统文件auto，建立如下方程：，建立如下方程：regress命令详解：命令详解：regress depvar indepvars if in weight , options sysuse auto,clear regress price mpg weight foreign1。要求方程省略常数项。要求方程省略常数项2。稳健性估计普通用于大样本。稳健性估计普通用于大样本OLS 3。重新设置置信区间默许。重新设置置信区间默许95% 4。规范化系数回归系数对被解释变量的。

7、规范化系数回归系数对被解释变量的重要性重要性 5。回归中运用部分数据。回归中运用部分数据if in回归后预测值的获得回归后预测值的获得Predict1。拟合值的获得：。拟合值的获得：predict yhat, xb 或者或者 predict yhat2。残差的获得。残差的获得predict e , residuals 或者或者 predict e, res3。 残差分布图残差分布图rvfplot yline(0)回归结果的存放：回归结果的存放：e() e(N) number of observations e(mss) model sum of squares e(df_m) model de

8、grees of freedom e(rss) residual sum of squares e(df_r) residual degrees of freedom e(r2) R-squared e(r2_a) adjusted R-squared e(F) F statistic e(rmse) root mean squared error 可以运用命令可以运用命令 eret list 查看。查看。 回归结果解读回归结果解读MSS：回归平方和：回归平方和 df1 自在度自在度 MMS=MSS/df1RSS：残差平方和：残差平方和 df2 RMS=RSS/df2TSS：总平方和：总平方和

9、 df3 TMS=TSS/df3F值：系数的结合检验值：系数的结合检验 R2=MSS/TSS调整的调整的R2 Root MSE=sqrt(RMS)Coef：回归系数：回归系数 Std.Err：系数的规范误差：系数的规范误差t统计量统计量 t的临界值的临界值 p值值95%置信区间置信区间模型常用的其他方式：模型常用的其他方式：对数对数 半对数半对数 平方项平方项 n次方次方 指数指数 交乘项交乘项虽然对函数方式和自变量的选取有选择和检虽然对函数方式和自变量的选取有选择和检验的方法，但最好还是从验的方法，但最好还是从“经济意义角度确经济意义角度确定。定。例如：调查消费受收入影响的方程，即使参例如：

10、调查消费受收入影响的方程，即使参数项不显著，也不能把它删除掉。数项不显著，也不能把它删除掉。例题例题例一：利用例一：利用wage2的数据检验明瑟的数据检验明瑟(mincer)工资方程的简单方式：工资方程的简单方式：Ln(wage)=b0+b1*educ+b2*exper +b3*exper2+ u 例二：利用例二：利用phillips的数据拟合预期加强的菲的数据拟合预期加强的菲利普斯曲线为利普斯曲线为其中，其中，unemt表示第表示第t期的失业率期的失业率%，inft 表示第表示第t期的通货膨胀率期的通货膨胀率%，infte表表示预期通货膨胀率，示预期通货膨胀率，0表示自然失业率表示自然失业率%。按照顺应性预期实际，按照顺应性预期实际， infte = inft-1。令令inft=inft - inft-1，上述模型可以简化为：，上述模型可以简化