楼主: josephineygh
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[其他] 看不懂stata弄出来的数据 例题在下楼 [推广有奖]

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josephineygh 发表于 2008-12-22 20:44:00 |AI写论文

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老师布置了个作业 都是处理过 5555看不懂,想复制下来问高人 都是复制出来排列都乱了.....................怎么办

[此贴子已经被作者于2008-12-22 21:12:03编辑过]

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关键词:Stata tata 看不懂 怎么办

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liujiafei 发表于5楼  查看完整内容

第一次回归存在多重共线性,因为大部分vif大于10,平均vif也大于10比较第二次回归与第一次的不同就可以得出解决你这个问题的多重共线性eblog  金钱 +100  奖励 2009-1-11 9:58:49

565272151 发表于4楼  查看完整内容

第一次回归不存在多重共线性,因为经验分析,如果vif的值小于10,则会接受原假设,认为不存在多重共线性

本帖被以下文库推荐

沙发
josephineygh 发表于 2008-12-22 20:47:00

估计问题太弱了..........哭等...........

藤椅
josephineygh 发表于 2008-12-22 21:11:00

. pwcorr api00 acs_k3 avg_ed grad_sch col_grad some_col, star(.05)
| api00   acs_k3   avg_ed  grad_sch  col_grad  some_col
-------------+------------------------------------------------------
   api00 | 1.0000
  acs_k3 | 0.1710* 1.0000
  avg_ed | 0.7930* 0.0794 1.0000
grad_sch | 0.6332* 0.0983* 0.7973* 1.0000
col_grad | 0.5273* -0.0174 0.8089* 0.4439* 1.0000
some_col | 0.2615* 0.0915 0.3031* 0.0718 0.1555* 1.0000
. regress api00 acs_k3 avg_ed grad_sch col_grad some_col
  Source |  SS        df   MS                       Number of obs = 379
-------------+------------------------------           F( 5, 373) = 143.79
   Model | 5056268.54  5   1011253.71                 Prob > F = 0.0000
Residual | 2623191.21  373 7032.68421                    R-squared = 0.6584
-------------+------------------------------           Adj R-squared = 0.6538
   Total | 7679459.75  378  20316.0311                         Root MSE = 83.861
------------------------------------------------------------------------------
   api00 | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
  acs_k3 | 11.45725 3.275411 3.50 0.001 5.016669 17.89784
  avg_ed | 227.2638 37.2196 6.11 0.000 154.0773 300.4504
grad_sch | -2.090898 1.352292 -1.55 0.123 -4.749969 .5681735
col_grad | -2.967831 1.017812 -2.92 0.004 -4.969199 -.9664626
some_col | -.7604543 .8109676 -0.94 0.349 -2.355096 .8341872
_cons | -82.60913 81.84638 -1.01 0.313 -243.5473 78.32904
------------------------------------------------------------------------------

. vif
Variable | VIF   1/VIF
-------------+----------------------
  avg_ed | 43.57  0.022951
grad_sch | 14.86  0.067274
col_grad | 14.78  0.067664
some_col | 4.07   0.245993
a  cs_k3 | 1.03     0.971867
-------------+----------------------
Mean VIF | 15.66
. regress api00 acs_k3 grad_sch col_grad some_col
  Source | SS          df        MS                       Number of obs = 398
-------------+------------------------------            F( 4, 393) = 107.12
   Model | 4180144.34   4      1045036.09                    Prob > F = 0.0000
Residual | 3834062.79  393    9755.88497                     R-squared = 0.5216
-------------+------------------------------               Adj R-squared = 0.5167
Total | 8014207.14      397    20186.9197                         Root MSE = 98.772
------------------------------------------------------------------------------
   api00 | Coef.      Std. Err. t   P>|t|         [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
  acs_k3 | 11.7126   3.664872  3.20   0.002   4.507392     18.91781
grad_sch | 5.634762  .4581979  12.30   0.000   4.733936     6.535588
col_grad | 2.479916  .3395548  7.30    0.000    1.812345     3.147487
some_col | 2.158271  .4438822  4.86   0.000     1.28559     3.030952
   _cons | 283.7446  70.32475  4.03   0.000    145.4848     422.0044
------------------------------------------------------------------------------
. vif
Variable | VIF 1/VIF
-------------+----------------------
col_grad | 1.28 0.782726
grad_sch | 1.26 0.792131
some_col | 1.03 0.966696
  acs_k3 | 1.02 0.976666
-------------+----------------------
Mean VIF | 1.15

问第一次回归是否有多重?如何判断的?

2.vif of avg-ed ?

3.如何解决问题?

 大侠们我把试题贴出来了,拜托拜托

板凳
565272151 发表于 2009-1-10 20:34:00

第一次回归不存在多重共线性,因为经验分析,如果vif的值小于10,则会接受原假设,认为不存在多重共线性

报纸
liujiafei 发表于 2009-1-11 09:51:00
第一次回归存在多重共线性,因为大部分vif大于10,平均vif也大于10
比较第二次回归与第一次的不同就可以得出解决你这个问题的多重共线性

eblog  金钱 +100  奖励 2009-1-11 9:58:49

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