stata回归命令,控制变量如果是虚拟变量,那命令怎么写

三个变量g,m,s和常数项；其中只有size显著,可以看其t值和p值,p值小于0.05,所以其在95%置信度下显著.拟合度较低,查看adjR-squared,越接近1拟合度越高,此模型拟合度较差.模型

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.

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

已经向官方咨询了,不能相互调用

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|

这种model的R^2的值已经完全没有讨论的意义了,只要F值是显著的significant的就可以了.你的结果中,independentvariables当中,只有power(5%显著),Edu(1%

第一次回归的模型要进行模型误设检验,如Link检验或Ramsey检验,如果检验没有通过,则表示存在遗漏变量,这时要加入控制变量.第二次回归的模型要进行多重共线性检验.很有可能你在第二次回归加入的C和D

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

物理实验所用的方法,即保持一个或多个量不变,调整另一个或多个量改变,来探究这些量之间的关系.例：探究电阻和电流的关系,我们可以保持电压不变,控制电阻的大小,再测出各个电阻值所对应的电流的大小,从而可以

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

这跟stata没关系吧均值和分位数是统计知识一般做研究的时候都要观察下了解自己样本的基本分布和性状

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,

你可以用分层回归分析.所谓的“控制变量”,就是看一下,排除了这些变量的影响之后,其他变量对因变量的预测作用是怎么样的.比如,在分析时,将人口统计学变量（性别,年龄等等）作为控制变量,在分层回归时放入B

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

你是说看“多元线性回归方程”吗?另外的答题者说的是多重共线性怎么看……方程应该是y=0.025X1+0.0181818X2+0.0454545X3-1.522727

变量名：year(年份)industry(行业),其他的都是自己定义的,x,y,yp,e,r,c,其他的都是build-in的命令.

twoway、plot,两个命令可以在help中搜索其具体用法.

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