自变量和因变量的倒U型关系

yuqr1986 发表于 2017-12-18 14:07
黄老师好，我最近在用老师提供的方法得出了倒U型曲线，但是我发现倒U型曲线的拐点，在上面的帖子上我附上 ...

建议请用 dataex (先 ssc install dataex 并见说明) 将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体操作指令。并请参考 http://www.jianshu.com/p/9870080fe769,  https://bbs.pinggu.org/thread-5048204-1-1.html, 与 https://bbs.pinggu.org/thread-5917273-1-1.html。

黃河泉 发表于 2017-12-18 15:47
建议请用 dataex (先 ssc install dataex 并见说明) 将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出 ...

感谢黄老师今天又让我学到一招，下面是数据，其中分别以va、va2005和emp为因变量，以pgdp作为自变量分别进行回归，得到三条倒U型曲线，然后进行合并。三条倒u曲线分别在pgdp=6000左右便出现拐点.但是根据下面的数据在pgdp=6000时，va2005与emp似乎还未到达拐点而是一直在增加，6724、7308和8031处，甚至都在增加。

1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
2. clear
   
3. input int year double(va va2005 emp pgdp)
   
4. 1952 .163154 .010735 .056218  537.6140338542125
   
5. 1953 .182575 .015375 .061103  552.1766800254563
   
6. 1954 .192727 .017958 .065616   556.936722043977
   
7. 1955 .190652 .018022 .065215  576.5302182681487
   
8. 1956  .21001 .025129 .081613  616.1119290708245
   
9. 1957 .231948  .02636 .068589  635.9913901300266
   
10. 1958  .28827 .050766 .201551   690.374826823425
    
11. 1959  .33495 .070178  .15549  686.3897418187552
    
12. 1960 .349624 .079383 .118954  662.1404050549418
    
13. 1961  .25688 .062102 .083478  552.8932503445247
    
14. 1962 .250698 .055861 .060488  550.4378388933116
    
15. 1963 .263974 .058582  .05823  590.2906929880484
    
16. 1964 .281321 .066842 .059909  644.8181798655411
    
17. 1965 .279431 .076945 .063931  701.5932940428002
    
18. 1966 .301466 .092159 .066399  746.3162904541746
    
19. 1967 .269293 .080947 .065732  706.9206812007157
    
20. 1968 .248888 .075867  .06542  674.9144620469716
    
21. 1969 .282447 .102448 .069416  712.9738387613454
    
22. 1970 .319888 .135805  .07777  778.3518571699162
    
23. 1971 .332733 .146526 .085263  794.9613900761499
    
24. 1972 .340925 .153907 .090778  798.3318445993759
    
25. 1973 .341176  .15482 .093287  838.3949021475385
    
26. 1974 .337687 .152169 .095979   835.146331982007
    
27. 1975 .361179 .169151 .102744  871.1810954882992
    
28. 1976 .358501 .166816 .109979  852.6708821996701
    
29. 1977 .372952 .183506 .112715  893.6271470287402
    
30. 1978 .380881 .196162 .131654  977.9515041859929
    
31. 1979 .376199  .19934  .13333 1039.4094973710146
    
32. 1980 .380049 .212995 .138136 1061.0526530341865
    
33. 1981 .362444 .202425  .13888 1110.1934777599686
    
34. 1982 .352498  .19583 .138641 1186.0537189049878
    
35. 1983 .346118 .192566 .139121 1257.7436655174301
    
36. 1984 .336421 .191138 .144954  1395.859474839052
    
37. 1985 .332441 .199909 .147835 1519.1534099558532
    
38. 1986 .336099  .20191 .155647 1597.0059711845818
    
39. 1987 .331178 .205745  .15769  1737.053692915819
    
40. 1988 .335108 .214801  .15673  1830.037308352169
    
41. 1989 .334345 .212353 .150072 1834.1867429490903
    
42. 1990 .325766 .210225  .14888 1870.9302888956424
    
43. 1991 .327454 .222869 .149978 1967.1822589895548
    
44. 1992 .341298 .243413 .151229 2132.1759358610093
    
45. 1993 .359504 .264238 .152799  2311.822409286854
    
46. 1994 .363554 .295741 .153242  2514.660166885517
    
47. 1995 .362022 .326739 .153501 2863.4848176751557
    
48. 1996 .368044 .338704 .156678 2891.9888300275143
    
49. 1997 .368017 .342814 .156951  3013.350405463081
    
50. 1998 .356255 .345327 .155804 2993.1936856598777
    
51. 1999 .350009 .344499  .15001  3162.233832374764
    
52. 2000 .349377 .345178 .145166   3420.86572235268
    
53. 2001 .346241 .348246 .142648 3758.9314777686045
    
54. 2002 .343831 .351242  .13522  4197.145423305217
    
55. 2003 .353116 .359613 .138959  4802.843061161129
    
56. 2004 .338881 .346508 .151252  5168.708600968309
    
57. 2005 .347395 .347395  .16374  5575.372779431166
    
58. 2006 .362536 .358493  .17297  6047.562203475157
    
59. 2007 .360388 .362297 .184198  6303.024163716865
    
60. 2008 .357575  .36222 .186621  6724.779700268572
    
61. 2009  .34524 .361224 .190737  7308.203137023515
    
62. 2010 .347966 .365292 .191707  8031.944674384381
    
63. 2011 .346704       . .186824                  .
    
64. end

复制代码

代码如下：

1. reg va pgdp c.pgdp#c.pgdp, robust
   
2. marginscontplot pgdp, ci saving(Graph1, replace)
   
3. *graph save Graph "E:\Graph1.gph", replace
   
4. 
   
5. reg va2005 pgdp c.pgdp#c.pgdp , robust
   
6. marginscontplot pgdp, ci saving(Graph2, replace)
   
7. *graph save Graph "E:\Graph2.gph", replace
   
8. 
   
9. reg emp pgdp c.pgdp#c.pgdp , robust
   
10. marginscontplot pgdp, ci saving(Graph3, replace)
    
11. *graph save Graph "E:\Graph3.gph", replace
    
12. 
    
13. use "Graph1.dta", clear
    
14. ren _margin _margin1
    
15. merge 1:1 pgdp using "Graph2.dta"
    
16. ren _margin _margin2
    
17. drop _merge
    
18. merge 1:1 pgdp using "Graph3.dta"
    
19. ren _margin _margin3
    
20. 
    
21. twoway (line _margin1 pgdp) (line _margin2 pgdp) (line _margin3 pgdp), legend(off)

复制代码

烦请黄老师帮我看看问题出现在哪，多谢

如何把marginscontplot绘制的图形在同一坐标下显示，也就是绘制三个包含置信区间  confidence interval 的图形在一起？

黃河泉 发表于 2017-11-5 15:21
試試

如何把marginscontplot绘制的图形在同一坐标下显示，也就是绘制三个包含置信区间  confidence interval 的图形在一起？谢谢

yuqr1986 发表于 2017-12-18 21:38
感谢黄老师今天又让我学到一招，下面是数据，其中分别以va、va2005和emp为因变量，以pgdp作为自变量分别进 ...

code 应该是不会错的，目视应该不精准的，你应该还要考虑回归估计的部分，特别是常数项（我的猜测！）。

dlut123 发表于 2017-12-19 01:53
如何把marginscontplot绘制的图形在同一坐标下显示，也就是绘制三个包含置信区间  confidence interval 的 ...

根据上面例子，试试 (但 shading 的部分我尚不知如何处理，现在也没时间查！)

1. reg va pgdp c.pgdp#c.pgdp, robust
   
2. marginscontplot pgdp, ci saving(Graph1, replace)
   
3. reg va2005 pgdp c.pgdp#c.pgdp, robust
   
4. marginscontplot pgdp, ci saving(Graph2, replace)
   
5. reg emp pgdp c.pgdp#c.pgdp, robust
   
6. marginscontplot pgdp, ci saving(Graph3, replace)
   
7. 
   
8. use "Graph1.dta", clear
   
9. ren (_margin _ci_lb _ci_ub) (_margin1 _ci_lb1 _ci_ub1)
   
10. merge 1:1 pgdp using "Graph2.dta"
    
11. ren (_margin _ci_lb _ci_ub) (_margin2 _ci_lb2 _ci_ub2)
    
12. drop _merge
    
13. merge 1:1 pgdp using "Graph3.dta"
    
14. ren (_margin _ci_lb _ci_ub) (_margin3 _ci_lb3 _ci_ub3)
    
15. 
    
16. twoway (line _margin1 _ci_lb1 _ci_ub1 pgdp) (line _margin2 _ci_lb2 _ci_ub2 pgdp) (line _margin3 _ci_lb3 _ci_ub3 pgdp), legend(off)

复制代码

黃河泉 发表于 2017-12-19 08:08

谢谢黄老师的回复，但是我看到老师的结果va、va2005也是在6000之前就出现了拐点，但是数据里显示的在6000-8000之间，va2005还是在增加的，按照这个逻辑来看，va2005和emp的拐点应该还要靠后。

yuqr1986 发表于 2017-12-19 08:57
谢谢黄老师的回复，但是我看到老师的结果va、va2005也是在6000之前就出现了拐点，但是数据里显示的在6000 ...

你确定"目视"是可信的方法吗？I doubt it!

黃河泉 发表于 2017-12-19 10:25
你确定"目视"是可信的方法吗？I doubt it!

按照黄老师的意思我该用表格的数据来进行判断是不是更合适呢，这个图已经困扰我好几天了，不知道该如何判断了