stata如何重复进行1000次模拟？

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本人估计出了一个回归方程，回归方程预测值是均值，我想在回归方程后添加上一个正态分布随机项之后做一个模拟，模拟1000次之后再计算出这1000个模拟值的均值和方差，请问在stata中如何进行？

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关键词：Stata tata 回归方程 正态分布 预测值 模拟 Stata

用BOOTSTRAP 命令：

.bs, reps(1000): regress y x

spoonshen， 按照你上面说的命令，我运行了之后好像结果不太对头，可能是我不会操作。

不知道你能否给出具体的操作步骤，告诉我在估计出了回归方程之后，在回归方程之后添加一个服从正态分布N(a,b)的随机误差项，模拟1000次之后再计算出模拟值的均值和方差，以便得出模拟的实际值而不是仅仅得出期望值。

请问如何具体操作得出想要的结果。

由于正在做论文，所以比较着急，谢谢了！

我现在不是太明白你的问题了。任何一个回归方程它本身就有一个误差项， 是否是正态分布式有你的具体数据决定。为什么还要加一个误差项？

重复1000次是可以得出均值和误差项的SAMPLING DISTRIBUTION。不可能把本来不是正态分布的误差项变成正态分布。

例如，先用一个样本估计y=f(x)+u的回归方程，得出的结果使E(y)=f(x)，我想用这个回归方程的估计结果模拟计算出另外一个样本（假设其外生变量向量是x’）的y’值而不是E(y’)，y’=f(x’)+u，E(y’)=f(x’)，当然假设随机误差项的分布是相同的，都服从一个正态分布N(0,b)。试问如何用stata对另一个样本x’进行模拟计算。

另外，我也想，如果是模拟计算100次或1000次的话，y’的均值在理论上就等于E(y')，方差就等于b。如果是模拟计算1次的话，当然就不相等了。

. clear

. set seed 8675309

. set obs sample size

. gen x=invnorm(uniform())

. gen error=invnorm(uniform())

. gen y = f(x)*x +u*error

.regress y x

.bs, reps(1000): regress y x

谢谢spoonshen, 我按照你的指点去做一下，然后再告诉结果。

另外，我想多向你学习请教，我的电子邮件gscass2006@163.com，能否告诉您的电子邮件什么的？

在计算出1000个y 的模拟值（y1,y2,y3,-----,y1000）后，用什么命令计算出这1000个y值的均值和方差。我只是用rsum计算出了1000个y值的和，然后除以1000计算出了均值，但是不知道怎么计算出方差。请问用什么命令比较方便呢？或者将这1000个y转换成矩阵后，如何计算出矩阵每一行的均值和方差呢？

重复回归1000次后，怎么得出核密度图

capture program drop sim
    program sim, rclass
    version 14
    drop _all
    set obs 100
    gen y = exp(rnormal())
    gen x = uniform()
    reg y x
    return scalar coeff=_b[x]
    end

simulate coeff=_b[x], reps(1000) nodots: sim
mean coeff