stata断点回归命令

请问分位数回归的STATA命令是什么啊?sqregpriceweightlengthforeign,q(.25.75)price是因变量,后面三个是自变量,0.25和0.75,你明白的.祝你早日解决难题,统计人刘得意

stata如何回归回归有很多种呀,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Logistic回归：

stata回归分析结果,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,如果这个值比0.05大

stata回归分析题看回归系数那里,也就是coef,就是回归方程的系数了r就看R2开根号其他字太模糊了,看不清楚我替别人做这类的数据分析蛮多的

x1x2x3log（x4）对log（y）用stata做回归的命令是什么?reglog(y)x1x2x3log（x4）

stata回归中的命令predictyhat和predicty,hat分别是做什么的呀?主要是区别在哪里?predictyhat//ACC的拟合值predicte,res//残差

这个表的stata命令是什么呀?这个表你可以用outreg2,或者estat命令试试,不过大多数我们做这个表的时候是自己在excel里输入的.stata不能完全导出跟我们要的一样的表格.

stata怎么取消前一步的命令使用dofile写程序,这样如果不想要某一步直接修改那一行命令就可以了.不用dofile是没有直接解决方案的.

Mathematica能调用Stata命令吗?或者Stata能调用Mathematica命令吗?已经向官方咨询了,不能相互调用

如何用stata进行logit预测的命令怎么写predict[type]newvar[if][in][,statisticnooffsetrulesasif]statisticdescription---------------------

StataF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等方法.其中要判断两总体方差是

怎样在stata中做关于虚拟变量的回归你先生成虚拟变量,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.

如何在stata中实现连续变量的meta回归在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

如何用stata做出回归曲线的图形你要明确你到底要画什么?twoway(scatteryx)(lfityx)本质上是一元回归,只是相关性问题,没有剔除其他因素.你是要画每个变量与y之间的关系是吗?那样的话你可以在回归完之后用avplotva

如何用stata做出回归曲线的图形你要明确你到底要画什么?twoway(scatteryx)(lfityx)本质上是一元回归,只是相关性问题,没有剔除其他因素.你是要画每个变量与y之间的关系是吗?那样的话你可以在回归完之后用avplotva

stata做多元logistic回归遇到问题stata做多元logistic回归时遇到下面问题,请问是怎么回事这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧

stata两个回归结果分析比较这两次的回归哪一个比较好,怎么分析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.

Stata回归的问题Stata中,第一次回归因变量是A,自变量是B,结果是5%上是显著的,但卡方值是0.5左右,所以进行了第二次回归,加入了C和D两个变量,最后结果卡方值是0.9,整个模型是显著的,但B变量不显著了.说明我加入的变量对B产生

stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析小弟第一次用stata做面板数据的回归分析想知道得出来的结果该怎么分析,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

stata回归结果分析,大牛帮忙分析下嘛.stata分析,,我这个回归结果有什么问题啊?从这个表里能看出我的数据有问题吗?有什么问题呢这种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