经济类数据STATA在多元回归中的完整步骤
一般最小二乘回归分析共包括四个过程，分别是统计描述、相关分析、多元回归、共线性诊断、异方差分析，如果存在异方差则用加权最小二乘回归，如果存在共线性则使用岭回归，或者增加样本量。
destring Stkcd,gen(id) &将公司类型转为数值型
sum &x y D x2 x3 Market
des 描述变量类型及定义
pwcorr_a &y x1 x2 x3 D Market , star1(0.01)
star5(0.05) star10(0.1) 相关矩阵分析，需要安装pwcorr_a的程序
tsset id year & & 定义面板
xtgraph y, av(mean) &被解释变量的面板趋势图
xtgraph x1, av(mean)
&line y year &线性图
twoway(scatter y x1) 散点图
graph matrix y x1 x2 x3 菜点矩阵图
reg y x1 x2 x3 i.year 最小二乘回归
vif &共线性诊断
reg y x1 x2 x3 if year==2008 &分年份回归
est store m2008 &存贮回归结果
reg y x1 x2 x3 if year==2009
est store m2009
reg y x1 x2 x3 if year==2010
est store m2010
reg y x1 x2 x3 if year==2011
est store m2011
reg y x1 x2 x3 if year==2012
est store m2012
reg y x1 x2 x3 if year==2013
est store m2013
reg y x1 x2 x3 if year==2014
est store m2014
local model "m m m m2014"
esttab `model', b(%6.3f) t(%6.2f) r2(%6.2f) mtitle(`model')
star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) 多个回归结果展示
reg y x1 x2 x3 i.year
rvfplot 异方差检验图，残差与被解释变量趋势图
reg y x1 x2 x3 i.year
imtest,white 怀特检验，检验异方差，P小于0.05说明有异方差。
如果存在异方差，则使用加权最小二乘回归：
reg y x1 x2 x3
predict e1,res &预测残差值
g lne2=log(e2)
reg lne2 y,noc
predict lne2f
g e2f=exp(lne2f)
reg y x1 x2 x3 i.year [aw=1/e2f]
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语法：INCLUDE'E:\SPSS\Statistics\19\Samples\English\Ridge regression.sps'RIDGEREG DEP=y/Enter x1 x2 x3 x4.运行结果：
INCLUDE'E:\SPSS\Statistics\19\Samples\English\Ridge regression.sps'
RIDGEREG DEP=y
/Enter x1 x2 x3 x4.
&错误 # 250，位于列 1。文本: RIDGEREG
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
&停止执行该命令。
&错误 # 250，位于列 10。文本: DEP
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
&错误 # 257，位于列 13。文本: =
&在 INCLUDE 命令中应该出现斜杠的位置存在无法识别的文本。
&错误 # 250，位于列 16。文本: Enter
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
&错误 # 250，位于列 22。文本: x1
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
&错误 # 250，位于列 25。文本: x2
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
&错误 # 250，位于列 28。文本: x3
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
&错误 # 250，位于列 31。文本: x4
&INCLUDE 命令具有未知的子命令。有效的子命令为 FILE 和 ENCODING。
求高手指点！！！
载入中......
应该是因为，你新建愈发文件的时候，没有用你的数据。就是用SPSS打开你要用的数据，然后在数据编辑器里点新建——语法，再输入你的命令，你是试试看。我也刚学着用SPSS的语法。
遇到同样问题呀
我把原来Ridge regression.sps删了，重新复制一个过去就好了
遇到同样问题，楼上能否解释详细点。
我也遇到同样的问题，有没有谁可以帮忙解答一下啊！谢谢啦！
我也是同样问题
18.0版本后可以直接做岭回归，步骤为：分析——回归——最佳尺度——规则化——然后有个岭回归选项
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请问高人，如果使用esttab命令输出统计分析结果，需要修改显著水平使用哪个命令？请指教，非常感谢
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esttab using table.rtf, se star(* 0.05 ** 0.01 *** 0.001) nolabel r2 replace ,将括号中的数字改成你想要的，例如esttab using table.rtf, se star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) nolabel r2 replace 。不过如果是大样本的话，还是不要随便修改标准，不能单纯地追求统计显著性！
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谢谢指导！
shineshow 发表于
esttab using table.rtf, se star(* 0.05 ** 0.01 *** 0.001) nolabel r2 replace ,将括号中的数字改成你想 ...为什么大样本不要随意改？
kantouni 发表于
为什么大样本不要随意改？因为大样本，本来就比较容易显著。【我留美的老师说的！ 虽说经验如此，但我不太懂理论上的为什么！ 不过就我自己的猜想， 应当是大样本，比较有机会在变量的值上有变化， 这样就比较有可能显著罗！ 】
在大样本，本来就比较容易显著下，所以您如果选用0.1这样的显著水平，
虽然星星比较多，突显了更显著，这不过讲地好听是锦上添花，难听就是画蛇添足罗！
显著水平的设定，取决于样本量大小（前提是抽样及其调查过程、事后的调节是科学的，要不然样本代表性不足，样本大小都没有意义），也跟自己研究主题是相关的。只是目前学术界一般的临届标准是0.05，最大可以是0.1.如果临界值太大，易导致统计推断的准确性降低，研究变得没有意义。所以研究中既要关注统计显著度，但更为关键的是，统计系数背后的意义，有时那怕不显著也是有价值的。
shineshow 发表于
显著水平的设定，取决于样本量大小（前提是抽样及其调查过程、事后的调节是科学的，要不然样本代表性不足， ...“所以研究中既要关注统计显著度，但更为关键的是，统计系数背后的意义，有时那怕不显著也是有价值的。”
能给个例子吗
请高手指点~
试了一下这个命令不行呀，esttab * using test.rtf, replace starlevels(* .1 ** 0.05 *** 0.01) 这个才可以
shineshow 发表于
显著水平的设定，取决于样本量大小（前提是抽样及其调查过程、事后的调节是科学的，要不然样本代表性不足， ...能详细讲讲最后一句吗？
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图一是我的所有变量，cab是要研究的因变量，剩下的都是控制变量
请问为什么我同样的语句运行多次出来的结果每次的p值都会有变化？有的时候就可以通过检验有的时候就不行
那个语句中的report bs是什么意思呢？
还有就是这个结果我不大会看。。。不大会分析。。。有没有会的大神帮忙讲解一下呢？
08:55:44 上传
08:56:24 上传
08:56:45 上传
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bs 是bootstrap 抽样
设置个种子值结果就唯一了
对，bs就是bootstrap,后面加个seed（），任意一个数都行。
zhenjiangp 发表于
bs 是bootstrap 抽样
设置个种子值结果就唯一了啊非常感谢，我设置了seed之后确实结果唯一了，
请问您一下，我diff的系数是－1.2e＋10，分析的时候我可以说政策的实施对cab产生了负的影响吗？
<font color="# 发表于
对，bs就是bootstrap,后面加个seed（），任意一个数都行。非常感谢～～～设置完了之后我的结果确实唯一了
请问您一下，我diff的系数是－1.2e+10,那么我在分析的时候可以说该政策的实施对cab产生了负的影响吗？
<font color="# 发表于
对，bs就是bootstrap,后面加个seed（），任意一个数都行。非常感谢～～～设置完了之后我的结果确实唯一了
请问您一下，我diff的系数是－1.2e+10,那么我在分析的时候可以说该政策的实施对cab产生了负的影响吗？
建议至少 bootstrap 1,000 次甚至 10,000 次才可靠！bs rep(1000)复制代码
黃河泉 发表于
建议至少 bootstrap 1,000 次甚至 10,000 次才可靠！啊。。。。好的。。。我设了bs rep（10000）后结果变得不显著了。。。是说明我的数据本身是不显著的吗？
阿倩的朋友 发表于
啊。。。。好的。。。我设了bs rep（10000）后结果变得不显著了。。。是说明我的数据本身是不显著的吗？很可能就是不显著！试试将 cab 取 log 看看！
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TA的文库&&
苦逼签到天数: 8 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
& && & 在处理数据做回归分析的时候，往往会遇到变量共线性的问题。一般处理它可以使用逐步回归，主成分分析等方法，还有一种叫做岭回归的不知大家听说过么？本期主打问题汇总贴：岭回归——
Q1：岭回归的基本思想是什么？（原帖：）
【】：岭回归分析实际上是一种改良的最小二乘法，是一种专门用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。岭回归分析的基本思想是当自变量间存在共线性时，解释变量的相关矩阵行列式近似为零，X'X是奇异的，也就是说它的行列式的值也接近于零，此时OLS估计将失效。此时可采用岭回归估计。岭回归就是用X'X+KI代替正规方程中的X'X，人为地把最小特征根由minli提高到min（li+k），希望这样有助于降低均方误差。
度娘说：岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价，获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。（根据高斯马尔科夫定理，多重相关性并不影响最小二乘法估计量的无偏性和最小方差性，但是，虽然最小二乘估计量在所有线性估计量中是方差最小的，但是这个方差都不一定小，而实际上可以找到一个有偏估计量，这个估计量虽然有较小的偏差，但它的精度却能够大大高于无偏的估计量。岭回归分析就是根据这个原理，通过在正规方程中引入有偏常熟二求的回归估计量的。）
Q2：Eviews可以做岭回归么？
【】：如果只是想做岭回归，那么EViews不是一个很好的选择。有许多其他软件可以做得又快又好。如果非得要在EViews里做，也可以。就是比较繁琐。另外，EViews 7.1还有一个岭回归的插件（可见：http://bbs.pinggu.org/thread--1.html）。
Q3：具体操作步骤是什么呢？
如果要用文字描述，比较累赘。在搜索论坛帖子时发现有个帖子上传的附件有案例操作，如果需要的话大家可以下载参考一下。附件不贵，也就一论坛币，还有po主做的笔记，扔个链接上来：。这贴的楼主回复了很多关于岭回归的问题，大家也能咨询一下哦~~【】（此附件楼主已经下载过，可打开，如果缺少论坛币的也可以和楼主联系~~或回复楼主的帖子来赚取……）
Q4：做完岭回归后，如何进行异方差与自相关检验？（原帖：）
【】：若假定回归方程的形式如下：
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + … + bjXj + … +bJXJ (Y是估计值)
其中，回归参数b0,b1,…,bJ通过最小二乘法求得。
则标准化回归系数 bj' = bj*(Xj的标准差/Y的标准差)
这样放过来已知bj'，求非标准化系数bj，应该不是难事了
那接下来怎样求这个方程的dw值和t值？怎样做自相关与异方差检验呢？
【】：首先，岭回归只是用来从众多变量中筛选有用变量，去除变量的多重共线性。其次，你说的DW和T值，岭回归在SPSS，MATLAB中实现时，是不是会得到这两个值啊，这个我没做过。最后那个自相关和异方差，如果你不是面板数据，只是时间序列的，这个很多软件都可以做啊，stata, Eviews. ……
那啥的，问题好像也差不多了，本期到此结束，大家散了哈~~~记得楼下有回复签到领赏哈！！！
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胖胖小龟宝 发表于
在处理数据做回归分析的时候，往往会遇到变量共线性的问题。一般处理它可以使用逐步回归，主成分分析 ...谢谢分享！赞！
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新手在被好友拉来玩后，一头雾水不知道玩什么好，大多数菜鸟级好友因没有时间玩游戏而离开PC，他可爱的好友也会很失落这也没办法！！！！！！！！！！！
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岭回归可以用GAUSS来做，林光平的《计算计量经济学》里有程序，稍加修改就可以同时做岭回归和主成份回归了，很方便的。
Ψ▄┳一大卫卍卐席尔瓦
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{:3_46:}{:3_46:}
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共线性很常见，处理也麻烦。很有用，收藏！
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很受益，谢谢！
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为什么岭回归里k=0的估计结果与eviews里的最小二乘的估计结果不同？请问大家有什么高见？
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