系统回归后，想用Adjust预测某一个y的值，求教相关的stata命令

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

做了一个sureg，y1 y2 y3分别对x1 x2 x3 x4 x5 x6回归，想知道x1=a  x2=b  x3=c  x4=d x5=e  x6=f时，y1 y2 y3的预测值分别是多少， 输入命令 adjust x1=a  x2=b  x3=c  x4=d x5=e  x6=f , se ci 后，仅能看到y1的均值，怎么看到y2 y3的呢？

小白求stata不吝赐教，非常感谢！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：预测值分 预测值

1. . sysuse auto
   
2. (1978 Automobile Data)
   
3. 
   
4. . sureg (price foreign weight length)    ///
   
5. >       (mpg   foreign weight       )    ///
   
6. >           (displ foreign weight       )
   
7. 
   
8. Seemingly unrelated regression
   
9. --------------------------------------------------------------------------
   
10. Equation             Obs   Parms        RMSE    "R-sq"       chi2        P
    
11. --------------------------------------------------------------------------
    
12. price                 74       3    1967.769    0.5488      89.74   0.0000
    
13. mpg                   74       2    3.337283    0.6627     145.39   0.0000
    
14. displacement          74       2    39.60002    0.8115     318.62   0.0000
    
15. --------------------------------------------------------------------------
    
16. 
    
17. ------------------------------------------------------------------------------
    
18.              |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
19. -------------+----------------------------------------------------------------
    
20. price        |
    
21.      foreign |    3575.26   621.7961     5.75   0.000     2356.562    4793.958
    
22.       weight |   5.691462   .9205043     6.18   0.000     3.887307    7.495618
    
23.       length |  -88.27114    31.4167    -2.81   0.005    -149.8467   -26.69554
    
24.        _cons |   4506.212   3588.044     1.26   0.209    -2526.225    11538.65
    
25. -------------+----------------------------------------------------------------
    
26. mpg          |
    
27.      foreign |  -1.650029   1.053958    -1.57   0.117    -3.715748    .4156902
    
28.       weight |  -.0065879   .0006241   -10.56   0.000     -.007811   -.0053647
    
29.        _cons |    41.6797   2.121197    19.65   0.000     37.52223    45.83717
    
30. -------------+----------------------------------------------------------------
    
31. displacement |
    
32.      foreign |   -25.6127   12.50621    -2.05   0.041    -50.12441   -1.100984
    
33.       weight |   .0967549   .0074051    13.07   0.000     .0822411    .1112686
    
34.        _cons |  -87.23548   25.17001    -3.47   0.001    -136.5678   -37.90317
    
35. ------------------------------------------------------------------------------
    
36. 
    
37. . margins , predict(equation(price))   ///
    
38. >           predict(equation(mpg)  )    ///
    
39. >                   predict(equation(displacement))   ///
    
40. >                   at(weight=2000 foreign=1 length=100)
    
41. 
    
42. Adjusted predictions                            Number of obs     =         74
    
43. 
    
44. 1._predict   : Linear prediction, predict(equation(price))
    
45. 2._predict   : Linear prediction, predict(equation(mpg))
    
46. 3._predict   : Linear prediction, predict(equation(displacement))
    
47. at           : foreign         =           1
    
48.                weight          =        2000
    
49.                length          =         100
    
50. 
    
51. ------------------------------------------------------------------------------
    
52.              |            Delta-method
    
53.              |     Margin   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
54. -------------+----------------------------------------------------------------
    
55.     _predict |
    
56.           1  |   10637.28   1936.479     5.49   0.000     6841.852    14432.71
    
57.           2  |    26.8539   .7383192    36.37   0.000     25.40682    28.30098
    
58.           3  |   80.66153   8.760856     9.21   0.000     63.49057     97.8325
    
59. ------------------------------------------------------------------------------
    
60. 
    
61. .
    
62. . margins , predict(equation(price))   ///
    
63. >           predict(equation(mpg)  )    ///
    
64. >                   predict(equation(displacement))   ///
    
65. >                   at(weight=0 foreign=0 length=0)                 
    
66. 
    
67. Adjusted predictions                            Number of obs     =         74
    
68. 
    
69. 1._predict   : Linear prediction, predict(equation(price))
    
70. 2._predict   : Linear prediction, predict(equation(mpg))
    
71. 3._predict   : Linear prediction, predict(equation(displacement))
    
72. at           : foreign         =           0
    
73.                weight          =           0
    
74.                length          =           0
    
75. 
    
76. ------------------------------------------------------------------------------
    
77.              |            Delta-method
    
78.              |     Margin   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
79. -------------+----------------------------------------------------------------
    
80.     _predict |
    
81.           1  |   4506.212   3588.044     1.26   0.209    -2526.225    11538.65
    
82.           2  |    41.6797   2.121197    19.65   0.000     37.52223    45.83717
    
83.           3  |  -87.23548   25.17001    -3.47   0.001    -136.5678   -37.90317
    
84. ------------------------------------------------------------------------------

复制代码

非常感谢亲，我想我看懂了，我这去试试。另外亲用predict 和单方程时我用adjust都能找到y的预测值，那么predict\adjust两个命令有什么区别呢？期待您的回复哦