stata对模型取对数

differenceindifferencemodel?stata有这个命令你finditdiff安装然后helpdiff按照语法做即可再问：抱歉，因为之前没接触过，可以说的详细些么，把我当成初学者的

如果a^n=b,那么logab=n.其中,a叫做“底数”,b叫做“真数”,n叫做“以a为底b的对数”.相应地,函数y=logaX叫做对数函数.零和负数没有对数.底数a为常数,其取值范围是(0,1)∪(

看你以什么为底数了,假设底数为2,A列为你的整数数据数列,B列为你要取的对数数列.先选取B1单元格,输入公式=LOG(A1,2),再拖动单元格让B列的单元格都使用公式即可.如果底数为其他数,那把2替换

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中

不知道你是不是想说对数线性模型?首先,对所有变量取对数,方法是genx'=log(x)；然后,利用x'再进行回归.

在工作文件窗口中选取Genr打开生成序列对话框.在打开的生成新序列对话框中,输入生成新序列的方程,然后点OK.此时生成的ly是y的自然对数.用同样的方法生成lnx.然后进行最小二乘估计.

y=a^xlny=ln(a^x)=xlnalgy=lg(a^x)=xlga

随机效应模型

p=0就是fe,你的p是0.088的话要看你用1%,5%还是10%了,1和5的就用re,10就用fe

取对数不改变原来数列的各种函数性质,其计量模型的回归系数表示弹性概念,即解释变量变动百分之一所引起的被解释变量的变动的百分比

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

取了对数之后,左右两边都变成了新的复合函数,如左边变成u=lny,y=lnx这样的复合关系.求导时,自然从最外层的函数关系求导,得到1/y.因为是对x求导,y仍然是x的函数,所以还得继续再导一次,得y

如果是binarychoice的话用logit,stata用logit的命令就行吧.如果是有很多choices,就用multinormiallogit,stata的命令是mlogit.

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

首先根据原始数据画出草图来,看草图的形状先大致猜测函数的类型如果看到图中曲线上升很快,类似于y=ax^b的函数形式取对数（适当的底数）lny=lna+blnx这样将指数函数化成一次线性函数,更方便画图

解题思路：同底的对数，真数相同时，对数相等；底大于1时，真数大的对数也大；底小于1时，则相反解题过程：同底的对数，真数相同时，对数相等；底大于1时，真数大的对数也大；底小于1时，则相反最终答案：略

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

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~

1降低异方差的影响2用对数进行回归后的系数就代表弹性啦