计量经济学Stata软件应用3-【Stata软件回归分析应用之模型预测】-1次课

计量经济软件应用——Stata软件实验回归分析应用之模型预测

整理课件实验目的：掌握回归模型预测的方法及相应的Stata软件操作方法。整理课件知识点：模型的预测问题已建立二元线性回归模型:假设给定样本以外的解释变量的观测值(X10,X20)，通过以上方程我们就可以对被解释变量Y0的取值进行预测。点预测:直接将(X10,X20)代入方程，可得到被解释变量Y0的点预测值整理课件模型的预测问题区间预测：区间预测方法就是预测Y0根本上是〔以的可能性〕在一个区间范围内取值，该区间就称为Y0的置信区间〔预测区间〕，置信区间是以Y0的点预测值为中心的一个区间，表示为：其中预测误差的样本标准差为：〔对于一元线性回归模型〕〔对于多元线性回归模型〕整理课件回归模型预测的Stata根本命令对于多元线性回归模型：regressyx1x2…xky对x1,x2,…,xk的回归。regress命令可简写为reg；adjust[][,option]根据最近的回归得到当解释变量取特定值(即，，)时被解释变量的预测值。如果不指定解释变量的取值，表示根据最近的回归得到在所有解释变量均等于其样本均值时被解释变量的预测值。Option是选择项，可根据需要选择。常用的选择项有：stdf表示显示样本外预测的标准误；ci表示显示预测值的置信区间；level()用于指定置信区间的置信水平，如level(90)表示90%置信水平，level(99)表示99%置信水平，如果仅输入ci而未指定置信水平，那么缺省表示指定95%置信水平。整理课件回归模型预测的Stata根本命令predictz根据最近的回归生成一个新变量z

，其值等于每一个观测的拟合值或预测值()；predictu,residual根据最近的回归生成一个新变量u，其值等于每一个观测的残差。整理课件Stata软件操作实例实验1模型预测：学习努力程度对大学英语成绩的影响本例继续使用数据文件“大学英语成绩.dta〞。考虑模型：其中final为英语期末考试成绩，entry为学校组织的英语入学考试成绩，attend为英语课的出勤率(百分数)，homework为课后作业的完成率(百分数)；1、翻开数据文件。直接双击“大学英语成绩.dta〞文件；或点击Stata窗口工具栏最左侧的Open键，然后选择“大学英语成绩.dta〞即可；2、预测。估计以上模型，如果想要预测一个上课出勤率(attend)、作业完成率(homework)以及入学成绩(entry)均为样本均值的学生的期末成绩(final)，可在回归分析完成后使用adjust命令，结果为：整理课件Stata软件操作实例结果被解释变量学生英语期末成绩(final)的预测值为57.6662。整理课件Stata软件操作实例2、预测。如果想得到attend=90、homework=90、entry=90的学生的期末成绩，须在adjust命令中指定各解释变量的取值；并且进行样本外预测，参加stdf、ci等选项后可得到样本外预测值的标准误和置信水平为95%的置信区间。键入命令：adjustattend=90homework=90entry=90,stdfci结果显示，满足上述条件的学生期末成绩的点预测值为70.683，样本外预测误差的标准误为12.9617，置信水平为95%的置信(预测)区间为[45.2326,96.1333]。整理课件Stata软件操作实例此外，根据需要，可在a