stata在做回归时,如何生成虚拟变量

你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.

不一定,首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因,一种是正常的,不用管,一种是不正常的,需要处理,不过总的来说无论你是否处理,它都不会进入回归（stata会自动忽略）,要处理的都是你的模型假设.正常的,

看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.

打开Excel“工具”菜单的“加载宏”,选定“分析工具栏”,单击确定.打开“工具”菜单的“数据分析”,选定“回归”,单击确定.在y值输入区域中输入“$B$2∶$B$11”,在x值输入区域中输入“$C$

有helpestat

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

抛开数据本身和模型的问题,但看回归结果的话,第一个结果比第二个好：一是模型整体的拟合优度即adj-Rsquared比较高,二是显著性水平即P值比较低.再问：请问一下表格里的t值代表什么？还有P>|t|

不太清楚意思,如果你说的是,对变量在某个区段内回归比如按年月,再按编号分别做回归,共i*j个回归方程,那就用bysortij：gen就可以啦.如果是面板数据,就按面板数据的方法做.

SE/Robustvce(vcetype)vcetypemaybeconventional,robust,clusterclustvar,bootstrap,orjackknife一般是用来产生稳健标

在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析.　　附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下.　　里面在提到metareg命令时,列举了

1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr

F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验

恩,数据发过来吧我经常帮别人做这类的数据分析

在stata中多元的logit命令是：mlogityx,base（1）y是你的因变量x你的自变量base（1）的意思是你选择第一选项为参照项

我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好.F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,

进入stata,输入edit,把EXCEL里的数据复制进去,命名好regSUOC1-3DCTRPNA就好

estatimtest,white再问：我测试的结果为chi2(19)=20.00Prob>chi2=0.3946请问这个结果显示有异方差性吗？chi2(19)的19代表的是什么？非常感谢!再答：不存

额.回归命令regyx1x2x3等等,就是reg后跟因变量然后加上若干解释变量回归分析就是看解释变量回归的系数是否显著看一看基本的计量课本就行再问：http://zhidao.baidu.com/qu

这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧再问：应该没有吧，是不是数据太多了啊？大约30000个数据，后来变成1000个数据就可以了，为什么呀再答：mem设置太小了吧，加

回归有很多种呀,你要做哪种回归?如因变量y对自变量x的线性回归：regressyx因变量y对自变量x1、x2、x3的线性回归：regressyx1x2x3因变量为二分变量的y对自变量x1、x2、x3的