stata 哑变量回归分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/13 16:43:35
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
目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那
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.
在SAS中可以试试procglmdata=dataordr=data(或freq);classratio;modely=x1x2ratio/solution;run;这里procglmwillgene
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|
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%
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.
结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量:province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值.3-5行表示模型的拟合优度,分别为withi
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
pwcorr,变量1变量2,sig就可以了
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,
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
不客观,你可以把别的文献这样做的证明拿给我看下.相关性(correlation)大于80%是不能做回归的,必须删除相关性较高的其中一个,直到correlation下降到80%以下.可能你最终只能有8~
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
1.逐步回归方法2.作出交叉回归图,然后手动剔除再问:谢谢你的回答1、逐步回归可以选择出影响显著的变量,但是是否一定可以消除共线性?再答:多重共线性需要你自己重新检验,一般来说看交叉相关图就能得到共线
假设你在excel中有个变量是性别,其中已经表明每个观测值是maleorfemale.gena=.replacea=1ifgender==malereplacea=0ifgender==female那
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