stata如何处理多元回归的哑变量

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

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,

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和,相减就是解释率.

你是否要问这些定类和定序变量怎么进行回归分析,是吧是这样的,在统计中,我们不支持将定类的变量用来作回归分析,可以将定序的变量作回归分析,就是用数字1、2、3等等代替就可以了.而在实际中,有些统计学家也

分析差异显著性既然能回归了说明和哪些因素是显著性差异的看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向也就是正相关还是负相关

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

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

任何一个模型的区间模型都是在单点预测的基础上加上（或减去）置信水平的分位数乘以估计方差,你明白这个思路的话,预测就不难了.eviews中,在得到的回归模型输出窗口上部有“forecast”,点击进去输

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

自变量的地方选入多个变量就可以了.

多元线性回归预测模型一般公式为：多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型,其一般形式为：下面以二元线性回归分析预测法为例,说明多元线性回归分析预测法的应用.二元线性回归分

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,

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

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