logitic回归分析方法,如何用tata做面板数据的滚动回归

文章目录：

• logistic回归分析方法
• 如何用stata做面板数据的滚动回归
• 回归分析法中的一元线性回归分析法运用的预测原理是。
• 环境监测中的回归分析方法基于时空地理加权回归模型的中国肺结核发病情况影响因素研究
• 回归分析方法中包括

logistic回归分析方法

（1）收集数据：采用各种方法收集数据，比如爬虫等；

（2）准备数据：因为需要计算距离，所以数据类型应该是数值型，最好是结构化数据格式；

（3）分析数据：通过业务的角度或者其他的方法分析数据；

（4）训练算法：这是关键的一步，训练的目的是找到最佳的分类回归系数，可以使用随机梯度上升法；

（5）测试算法：训练完成，将数据投入模型进行测试；

（6）使用算法：将需要的数据进行处理成适合模型的结构化数据，输出的是类别，只有0,1两类。

如何用stata做面板数据的滚动回归

方法/步骤

短面板处理

面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其独立同分布。

面板数据维度的确定

在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。

设置面板数据维度的基本命令为：

xtsetpanelvartimvar[,tsoptions]

其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。

选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：

xtsetfcodeyear

固定效应估计

xtreg可以估计固定效应与随机效应，两者的差异在于选项的不同。

xtreg用来做固定效应的语法是：

xtregdepvar[indepvars][if][in][weight],fe[FE_options]

其语法可以helpxtreg获得。（说明，其中xt表示面板数据的命令，因此，在stata中输入helpxt可以学习面板数据描述、估计等命令。）

选取某一数据进行拟合：

xtreglscrapd88d89grantgrant_1,fe

结果显示如下：

其中，1表示组内、组间、总体的R方，其中固定效应看组内R-sq，随机效应看总体R-sq。

2表示个体效应与解释变量的相关系数。

3F检验表示模型整体显著性。

4U表示个体观测效应，sigma_u为个体效应的标准差

E表示随机干扰项，u+e为所谓的混合误差，rho是指个体效应的方差占混合误差方差的比重。

备注：（1）（2）（3）（4）分别对应一下的四张照片

随机效应估计

xtreg用来做随机效应的语法是：

xtregdepvar[indepvars][if][in][weight],re[RE_options]

与上一部分类似的估计

xtreglscrapd88d89grantgrant_1,re

（1）

与固定效应不同的是，固定效应F检验处，此处为瓦尔德卡方检验，同样表示模型整体显著性。

固定效应与随机效应的选择：豪斯曼检验

首先，看两个效应的区别

固定效应与随机效应的区别

区别一：

FE/RE模型可统一表述为：y_it=u_i+x_it*b+e_it

对于FE，个体效应u_i被视为一组解释变量，为非随机变量，即N-1个虚拟变量；对于RE，个体效应u_i被视为干扰项的一部分，因此是随机变量，假设其服从正态分布，即u_i~N0,sigma_u^2；在上述两个模型的设定中，e_it都被视为“干干净净的”干扰项，也就是OLS时那个背负着众多假设条件，但长相极为俊俏的干扰项，e_it~N0,sigma_e^2。需要注意的是，在FE模型中，只有一个干扰项e_it，它可以随公司和时间而改变，所有个体差异都采用u_i来捕捉。而在RE模型中，其实有两个干扰项：u_i和e_it，差别在于，第一种干扰项不随时间改变（这也是所谓的“个体效应”的含义），而第二类干扰项可以随时间改变。因为上述对FE和RE中个体效应u_i的假设之差异，二者的估计方法亦有差异。FE可直接采用OLS估计，而RE则必须使用GLS才能获得更为有效的估计量。

固定效应模型中的个体差异反映在每个个体都有一个特定的截距项上；随机效应模型则假设所有的个体具有相同的截距项，个体的差异主要反应在随机干扰项的设定上。

区别二：

固定效应更适合研究样本之间的区别，而随机效应适合由样本来推断总体特征。

其次，Hausman检验确定模型形式的选择。

以上面的面板数据为例

xtreglscrapd88d89grantgrant_1,fe

eststorefe

xtreglscrapd88d89grantgrant_1,re

eststorere

hausmanfe

结果显示：

1

原假设为随机效应，而最终P值为0.7096，接受原假设，模型最终选择为随机效应。

回归分析法中的一元线性回归分析法运用的预测原理是。

A

环境监测中的回归分析方法基于时空地理加权回归模型的中国肺结核发病情况影响因素研究

现有针对肺结核发病影响因素的研究大多是独立的时间或空间回归分析，研究结果存在局限性。本文通过探索中国肺结核分布的时间和空间异质性，并分析肺结核发病情况与气象和空气质量因素在时间和空间上的相关关系，发现我国肺结核总发病率在逐年下降，且空间分布较为集中。各变量核密度图结果显示，风速地增加对大多数城市的肺结核发病情况呈现显著的保护作用；湿度及空气污染物浓度的增加将显著增加肺结核发病率，且在不同城市的影响程度不同。因此，对于不同地区的不同影响因素，应制定针对性的疾病预防措施。

本文来源：赵明扬,周乾宇,王荣荣,王宗熹,何雯倩,张文森,张恒榛,田卓旸,吴柯,王碧瑶,孙长青.基于时空地理加权回归模型的中国肺结核发病情况影响因素研究[J].中国全科医学.DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0552.（点击文题查看原文）

回归分析方法中包括

【答案】C

【解析】回归直线法是一种较为精确的方法。它根据过去一定期间的业务量和混合成本的历史资料，应用最小二乘法原理，算出最能代表业务量与混合成本关系的回归直线，据以确定混合成本中固定成本和变动成本的方法。正保会计网校面授课堂北京东大正保科技有限公司【中级-财管-单选】每日一题会计中级会计

某企业根据过去一段时间内的业务量和混合成本材料，应用最小二乘法原理，寻求最能代表二者关系的函数表达式，据以对混合成本进行分解，则该企业所采用的混合成本分解方法是（　）。