在Stata中，`predict`命令的具体计算公式取决于你之前运行的模型。`predict`命令用于在拟合模型后生成预测值、残差、杠杆值等。不同类型的模型会有不同的预测值计算方式。下面列出了几种常见情况的基本计算公式：
1. **线性回归模型（OLS）**:
如果你运行的是一个普通最小二乘回归（例如，使用`regress`命令），预测值的计算公式为:
\[
\hat{y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X_1 + \hat{\beta}_2 X_2 + ... + \hat{\beta}_k X_k
\]
其中，$\hat{y}$是预测值，$\hat{\beta}_i$是回归系数估计值，$X_i$是解释变量的值。
2. **Logistic回归模型**:
如果你运行的是Logistic回归（例如，使用`logit`或`logistic`命令），预测的概率计算公式为:
\[
P(Y=1|X) = \frac{e^{\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X_1 + ... + \hat{\beta}_k X_k}}{1 + e^{\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X_1 + ... + \hat{\beta}_k X_k}}
\]
其中，$P(Y=1|X)$是给定解释变量$X$时，因变量$Y$取值为1的预测概率。
3. **生存分析模型**:
如果运行的是生存分析模型（例如，使用`stcox`命令进行Cox比例风险模型分析），预测值的计算更加复杂，通常涉及基准生存函数和协变量效应的乘积。
4. **面板数据模型**:
如果你使用的是面板数据模型（例如，通过`xtreg`命令进行固定效应或随机效应模型分析），预测值的计算会考虑到个体效应或时间效应。
在使用`predict`命令时，你可以指定要生成的预测类型，比如线性预测值、残差、拟合值等。具体的计算公式和输出取决于你所指定的选项。例如：
- 如果你只是想得到拟合值（线性预测值），在进行OLS回归后，使用`predict fitted_values`命令即可。
- 如果你想得到Logistic回归的预测概率，可以在拟合模型后使用`predict p, probability`命令。
总之，`predict`命令的具体计算公式会根据你之前运行的统计模型的类型而变化。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
加好友,备注jltj
京公网安备 11010802022788号
论坛法律顾问：王进律师
知识产权保护声明
免责及隐私声明
发帖
雷达卡
