第二講畫圖和線性回歸基礎(chǔ)

第二講畫圖和線性回歸基礎(chǔ)第1頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月Stata作圖stata提供各種曲線類型，包括點(diǎn)（scatter）、線（line）、面（area），直方圖（histogram）、條形圖（bar）、餅圖（pie）、函數(shù)曲線（function）以及矩陣圖（matrix）等。同時，對時間序列數(shù)據(jù)有以ts開頭的一系列特殊命令，如tsline。還有一類是對雙變量的回歸擬合圖（lfit、qfit、lowess）等。第2頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月作圖時命令方式比較復(fù)雜，建議多用菜單方式。一起來做下列圖形：簡單圖形打開wage1.dta1。男性和女性工資均值的條形圖2。白人和其他人的工資的餅狀圖3。wage的直方圖，并檢驗是否服從正態(tài)分布。4。wage的核密度分布圖。第3頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月組合圖形畫出price與weight的散點(diǎn)圖，并畫出其擬合線。圖形界面設(shè)計：圖形標(biāo)題，X軸標(biāo)志，Y軸標(biāo)志，樣式選擇，圖例，分組標(biāo)志。第4頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個練習(xí)：1。完成下列汽車擬合圖。2。查閱數(shù)據(jù)，并按照要求完成圖形。第5頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月第6頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月改上面五個標(biāo)注，用twowaygraph里面的legend（overridedefaultkeys）:1"國產(chǎn)車"2"進(jìn)口車"3"國產(chǎn)車擬合"4"進(jìn)口車擬合"5"整體擬合"第7頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月2、中國的GDP（以購買力平價計）何時能超過美國？從PennWorldTable（最權(quán)威的跨國宏觀數(shù)據(jù)集）下載兩國1978-2010年“Population”與“RealGDPpercapita”

數(shù)據(jù)，導(dǎo)入Stata中，將兩國log(GDP)的時間趨勢畫在一張圖上，并做簡單外推預(yù)測（假設(shè)未來的增長率與1978-2010年間相同）。下載地址為：/php_site/pwt_index.php。下載時選csv格式，按網(wǎng)站說明存儲數(shù)據(jù)。第8頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月第9頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月小樣本OLS第10頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月第11頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月

OLS假設(shè)條件：

1.E[u|X]=02.條件同方差、沒有序列自相關(guān)

3.X與u不相關(guān)

4.Y和X之間存在線性關(guān)系。

5.解釋變量X是非隨機(jī)變量，被解釋變量Y是隨機(jī)變量。

6.X是滿秩的，rank(X)=k第12頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月我們得到：習(xí)慣上我們用y_hat=X*b（被解釋變量的擬合值）e=Y-y_hat=Y-Xb（殘差）第13頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月建立回歸方程打開系統(tǒng)文件auto，建立如下方程：regress命令詳解：regressdepvar[indepvars][if][in][weight][,options]

sysuseauto,clearregresspricempgweightforeign第14頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月1。要求方程省略常數(shù)項2。穩(wěn)健性估計（一般用于大樣本OLS）

3。重新設(shè)置置信區(qū)間（默認(rèn)95%）

4。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（回歸系數(shù)對被解釋變量的重要性）

5?；貧w中使用部分?jǐn)?shù)據(jù)（ifin）第15頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月回歸后預(yù)測值的獲得Predict1。擬合值的獲得：predictyhat,xb或者predictyhat2。殘差的獲得predicte,residuals或者predicte,res3。殘差分布圖rvfplotyline(0)第16頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月回歸結(jié)果的存放：e()

e(N)numberofobservationse(mss)modelsumofsquarese(df_m)modeldegreesoffreedome(rss)residualsumofsquarese(df_r)residualdegreesoffreedome(r2)R-squarede(r2_a)adjustedR-squarede(F)Fstatistice(rmse)rootmeansquarederror可以使用命令eretlist查看。第17頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月第18頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月回歸結(jié)果解讀MSS：回歸平方和df1自由度MMS=MSS/df1RSS：殘差平方和df2RMS=RSS/df2TSS：總平方和df3TMS=TSS/df3F值：系數(shù)的聯(lián)合檢驗R2=MSS/TSS調(diào)整的R2RootMSE=sqrt(RMS)Coef：回歸系數(shù)Std.Err：系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計量t的臨界值p值95%置信區(qū)間第19頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月模型常用的其他形式：對數(shù)半對數(shù)平方項n次方指數(shù)交乘項雖然對函數(shù)形式和自變量的選取有選擇和檢驗的方法，但最好還是從“經(jīng)濟(jì)意義”角度確定。例如：考察消費(fèi)受收入影響的方程，即使參數(shù)項不顯著，也不能把它刪除掉。第20頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月例題例一：利用wage2的數(shù)據(jù)檢驗明瑟(mincer)工資方程的簡單形式：Ln(wage)=b0+b1*educ+b2*exper+b3*exper^2+u第21頁，課件共23頁，創(chuàng)作于2023年2月例二：利用phillips的數(shù)據(jù)擬合預(yù)期增強(qiáng)的菲利普斯曲線為其中，unemt表示第t期的失業(yè)率（%），inft

表示第t期的通貨膨脹率（%），infte表示預(yù)期通貨膨脹率，μ0表示自然失業(yè)率（%）。按照適應(yīng)性預(yù)期理論，infte=inft-1。令Δinft=inft-inft-1，上述模型可