搜搜做题作业网Stata对数线性模型
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/07 02:08:27
线性高斯模型就是多元统计中最小二乘的内容,满足高斯三假设,可以做回归分析,对参数做估计.参考线性模型引论
线性统计模型(简称为线性模型)是数理统计中一类重要的模型,包括线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型、方差分量模型等.线性模型中的"线性"是指待估计参数与应答变量间的关系为线性的.
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
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
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.
简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验
因变量和自变量数量值差别较大时,可以考虑使用
就是参数,我替别人做这类的数据分析蛮多的
1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素
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
对数线性模型和logistic回归都属于一般线性模型,结果也是很类似的.照着logistic分析结果看吧.或者看看王彤2008年新出的书.很详细.推荐一下.
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
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,
后面加,sig如pwcorrxyz,sig注意逗号
你是说看“多元线性回归方程”吗?另外的答题者说的是多重共线性怎么看……方程应该是y=0.025X1+0.0181818X2+0.0454545X3-1.522727
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~
先把变量去对数然后安装普通回归分析进行操作就可以啦
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