零基礎的同學如何用stata做多元線性回歸模型?

2020-12-17 教育孩子有方法

上一期，我們分享了如何用stata做一元線性回歸模型，不知道同學們學的怎麼樣呢？有沒有自己動手操作一遍呢？這一期：我們將學習如何用stata做多元線性回歸模型！這些是小王（邀請者）最近學習計量時的一些心得和體會，希望能與大家一起分享。其實，在對一元線性回歸模型有了初步的了解之後，在學習多元線性回歸模型就相對簡單多了，一起往下看吧？

多元線性回歸是什麼

什麼是多元線性回歸？

多元線性回歸：在回歸分析中，如果自變量的個數是兩個或是兩個以上，就被稱之為多元回歸。實際分析當中，一種現象往往是與多種因素相互聯繫的，多個自變量的最優組合對因變量進行估計或者預測，往往比只用一個自變量估計或預測會更加有效，也比較符合實際情況。因此，多元線性回歸模型的意義相對來說會更好一些。

什麼情況下做多元線性回歸？

多元線性回歸，通常是指某種市場現象受兩個或者多種因素的影響，同學們需要挑選合適的變量進行搭配，然後建立多元線性回歸模型。同時，同學們需要注意變量的選取是否合適？變量之間有無影響？做好多元線性回歸模型之後，也要做相應的檢驗，進而判斷模型的搭建是否合理。

什麼情況下做多元線性回歸

在Stata中如何做多元線性回歸模型？具體操作步驟是什麼？

打開stata軟體，將準備好的數據輸入進去：粘貼複製（點擊Data Editor，將準備好的時間序列數據、截面數據粘貼進去即可），關於如何在Stata中輸入數據，大家可以在百度上搜索相應的視頻進行觀看。對輸入的數據進行命名，點擊右上角Variables中的變量，然後在下方的Name中進行新的命名。命名完成之後，可在主頁面看到新的命名已經生成。在Command欄中，輸入回歸指令regress，可簡寫為reg。與一元線性回歸（reg Y X1）類似的是，這裡要添加多個變量：reg Y X1 X2 X3 X4 X5 X6，回車就可以了。最後，結果會在result中顯示出來。變量選取的恰當與否，決定著多元回歸模型的擬合程度高低。需要注意的是：多元線性回歸模型也要進行相應的檢驗。比如說：異方差的檢驗、多重共線性的檢驗、序列相關性的檢驗，千萬不要忘了哦。

Stata中如何進行多元線性回歸步驟

以上就是小王關於多元線性回歸模型的思考與實踐體會。相信同學們在今後的學習當中會逐漸接觸到多元線性回歸模型，到時候不妨一起分享一下學習體會哦？期待您的回覆~

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