能帮我看看哪里出错了吗？反复报错

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我发现问题出在matrix X=J()这部分，反复报错，请问大家知道怎么修改吗？我想生成全为1的列矩阵作为X0和beta0相乘

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关键词：哪里出错了 matrix beta 怎么修改 Mat stata 数据处理 矩阵

不要贴图片，别人很难尝试
难道让想帮你的人在自己输入一遍代码吗

直接贴出文本格式的代码，直接拷贝黏贴就可以测试哪里问题了

蓝色 发表于 2023-4-16 08:40
不要贴图片，别人很难尝试
难道让想帮你的人在自己输入一遍代码吗

好的谢谢你！我立刻把代码附上

clear

set seed 12345

local n = 100

local R = 1000

matrix true_beta = (1, 0, -1, 3)'

matrix bias_beta = J(4, 1, .)

matrix sd_beta = J(4, 1, .)

matrix rmse_beta = J(4, 1, .)

forvalues i = 1/`R' {

    // Generate data

    set seed `i'

    matrix x1 = rnormal(`n', 0, 1)

    matrix x2 = runiform(`n', -1, 1)

    matrix x3 = rnormal(`n', 0, sqrt(2))

    matrix X = J(`n', 1, 1) \ x1 \ x2 \ x3

    matrix e = rnormal(`n', 0, 1)

    matrix y = X * true_beta + e

    // OLS estimation

    qui reg y x1 x2 x3

    matrix b_hat = e(b)

    // Calculate bias, standard deviation, and RMSE

    matrix bias_beta = (bias_beta*(i-1) + (b_hat - true_beta))/i

    matrix sd_beta = (sd_beta*(i-1) + (b_hat - mean(b_hat)))/i

    matrix rmse_beta = (rmse_beta*(i-1) + (b_hat - true_beta)^2)/i

}

matrix table = (bias_beta, sd_beta, sqrt(rmse_beta))

matlist table, format(%9.3f) title("Table 1: OLS estimation over 1000 repetitions")

clear
set seed 12345
local n = 100
local R = 1000
matrix true_beta = (1, 0, -1, 3)'
matrix bias_beta = J(4, 1, .)
matrix sd_beta = J(4, 1, .)
matrix rmse_beta = J(4, 1, .)

forvalues i = 1/`R' {
    // Generate data
    set seed `i'
    matrix x1 = rnormal(`n', 0, 1)
    matrix x2 = runiform(`n', -1, 1)
    matrix x3 = rnormal(`n', 0, sqrt(2))
    matrix X = J(`n', 1, 1) \ x1 \ x2 \ x3
    matrix e = rnormal(`n', 0, 1)
    matrix y = X * true_beta + e

    // OLS estimation
    qui reg y x1 x2 x3
    matrix b_hat = e(b)

    // Calculate bias, standard deviation, and RMSE
    matrix bias_beta = (bias_beta*(i-1) + (b_hat - true_beta))/i
    matrix sd_beta = (sd_beta*(i-1) + (b_hat - mean(b_hat)))/i
    matrix rmse_beta = (rmse_beta*(i-1) + (b_hat - true_beta)^2)/i
}

matrix table = (bias_beta, sd_beta, sqrt(rmse_beta))
matlist table, format(%9.3f) title("Table 1: OLS estimation over 1000 repetitions")

     matrix x1 = rnormal(`n', 0, 1)
    matrix x2 = runiform(`n', -1, 1)
    matrix x3 = rnormal(`n', 0, sqrt(2))
    matrix e = rnormal(`n', 0, 1)

这些函数都不对，你的按照看函数的帮助里面是如何写参数的

蓝色 发表于 2023-4-16 09:23
matrix x1 = rnormal(`n', 0, 1)
    matrix x2 = runiform(`n', -1, 1)
    matrix x3 = rnormal(` ...

谢谢！我是想循环100次，每一次随机生成1000组X的数据，最终就可以得到100组beta的值。于是有了这个，其他都能运行，似乎出问题的是X=J(`n',1,1)\x1\x2\x3。因为我的第一个beta0对应的x是一个恒为1的常数。

xuqin4001 发表于 2023-4-16 09:29
谢谢！我是想循环100次，每一次随机生成1000组X的数据，最终就可以得到100组beta的值。于是有了这个，其他 ...

1.      matrix x1 = rnormal(`n', 0, 1)
   
2.      matrix x2 = runiform(`n', -1, 1)
   
3.      matrix x3 = rnormal(`n', 0, sqrt(2))
   
4.      matrix e = rnormal(`n', 0, 1)

复制代码

前面蓝色老师说的这块是有点问题的，这些函数最多有两个参数，是不是想这样：

1. mat x1 = J(`n',1,rnormal())
   
2. mat x2=J(`n',1,runiform(-1,1))
   
3. mat x3=J(`n',1,rnormal(0,sqrt(2)))

复制代码

你说的mat X 那里，横向并用"，"  （得到（`n',4)矩阵），纵向并用"\"   （得到（4*`n',1)矩阵）
另外，一直都是矩阵运算，reg y x1 x2 x3，这些现在都是矩阵，不是变量，运行返回为空；
还有一些一致性的问题，比如刚才reg假设运行成功了，得到了e(b),也就是b_hat，这是（4，1）矩阵，到了bias_beta生成那里，true_beta是（1，4）矩阵，不能加减；
还有就是sd_beta生成那里，mean()对矩阵运算好像是不行。
（以上个人意见不一定都正确，只作为参考）

你这样是不行的。无法直接赋值随机数给矩阵。生成随机的矩阵不好弄，生成随机的变量很简单。当然你也可以把变量转化为矩阵，但没必要。
而且你每次循环完之后，把结果储存那里，每次循环都会覆盖原来的结果，无法达到你的目的。

我给你提供一段做蒙塔卡洛模拟的代码，你稍微调整一下，看看是否符合你的需要。
主要是用的是自带的simulate命令。
help simulate

1. clear
   
2. 
   
3. // generate true data
   
4. drop _all
   
5. 
   
6. set obs 100
   
7. set seed 54321
   
8. gen x1 = rnormal()
   
9. gen x2 = rnormal()
   
10. gen x3 = rnormal()
    
11. gen true_y = 1 + 1*x1 + 0.2*x2 - 1*x3 + 3*rnormal()
    
12. save truth.dta, replace
    
13. 
    
14. 
    
15. set seed 123
    
16. cap program drop mc_reg
    
17. program mc_reg
    
18.   version 13
    
19.   args c
    
20.   capture drop y
    
21.   gen y = true_y + (`c' * rnormal())
    
22.   regress y x1 x2 x3
    
23. end
    
24. 
    
25. local c 5 // more heterogenity for bigger c
    
26. simulate _b _se, reps(1000): mc_reg `c'
    
27. describe *
    
28. su

复制代码

Liss_H 发表于 2023-4-16 11:20
你这样是不行的。无法直接赋值随机数给矩阵。生成随机的矩阵不好弄，生成随机的变量很简单。当然你也可以把 ...

谢谢你。不过，请问：为什么这段代码无法运行呢？：simulate _b _se, reps(1000): mc_reg `c'

会显示  ：version is not a valid command name
an error occurred when simulate executed mc_reg