存在控制变量的情况下如何绘制 x 与y的拟合图？

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连老师：您好！

应该怎么拟合出 “在保持其他控制变量不变的情况下，拟合出x与y的关系”呢？

比如：存在其他控制变量Z1, Z2, Z3，如果直接拟合y 与 x的话，会忽视控制变量的影响，我是这样做的：

回归结果：reg y x Z1 Z2 Z3

predict y_hat    /*得到y的拟合值，这样就控制住了控制变量Z1, Z2, Z3的干扰*/。

然后我再拟合y1_hat 与 x 的图像：

twoway (lfit  y_hat  x )

请问在论文中汇报存在其他控制变量的情况下，绘制x与y的拟合关系图，是这样做的吗？

谢谢老师！致敬

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关键词：控制变量 predict twoway Pred 回归结果 画图 其他 如何 影响

老师， 我说的再简单一点：
y= a+bx+c*z+e
其中z是控制变量， 此时如何画出y与x 的拟合图呢？谢谢

老师：您好！
参照格林的教材，我想到的方法是这样的：使用偏回归
先 y 对z 回归， predict残差 E1
再 x 对z 回归， predict残差 E2
然后 拟合 E1  E2 , 请问 这样正确吗？
***********************************
如果我的估计方程x是二次的，即  y = a+b1x+b2x^2+cz+e
先 y 对z 回归， predict残差 E1
再 x 对z 回归， predict残差 E2
然后 拟合 E1  E2，即 用 残差E1 对残差 E2进行 曲线拟合， qfit 拟合
请问 这样做对二次关系仍然正确吗？
谢谢老师，打扰之处，敬请谅解！

谢谢老师了

参照格林的教材，我想到的方法是这样的：使用偏回归
先 y 对z 回归， predict残差 E1
再 x 对z 回归， predict残差 E2
然后 拟合 E1  E2 , 请问 这样正确吗？
A： yes。stata 中的 avplot 命令可以直接绘制这种图形。

如果我的估计方程x是二次的，即  y = a+b1x+b2x^2+cz+e
先 y 对z 回归， predict残差 E1
再 x 对z 回归， predict残差 E2
然后 拟合 E1  E2，即 用 残差E1 对残差 E2进行 曲线拟合， qfit 拟合
请问 这样做对二次关系仍然正确吗？
A：这个处理方式是否合理我也不太确定。reg x z 时，得到的残差到底是什么含义还需要认真考虑一下。

好的 谢谢老师