拟合方程（ 拟合命令）

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如何利用STATA生成变量滞后期的数据

1、stata滞后两期数据如下：依次点击：Statistics→linear model and related→linear regression菜单，弹出 分析对话框。

2、要先设定时间变量 用 ts t time x(截面变量)。假如变量是x 要生成其滞后一期 。命令为：gen m=l.x就可以了。如果要滞后多期的话就在l的后面加上对应的数字。

3、stata有限分布滞后stata中如何生成两阶以上的滞后变量要先设定时间变量，用ts ttimex(截面变量)，假如变量是x要生成其滞后一期，命令为genm=l.x就可以。stata与SPSS、SAS并称为当今三大统计 。

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5、五个文件都改好后，直接在excel中叠放在一个表格中。

6、继而使用tsfill填充年份，让数据变成平行面板。最后用tssmoothma命令插值(用前后两年的平均值代替某一年的缺失值)。说明：此处ma是movingaverage的简写。以上就是在stata，填充某一变量相同年数的方法。

方程拟合效果公式

拟合优度R2的计算公式：R2=1- 平方和在总平方和中所占的比率；R2的值越接近1，说明 直线对观测值的拟合程度越好；反之，R的值越小，说明 直线对观测值的拟合程度越差。指 直线对观测值的拟合程度。

线性 方程r的计算公式是y = a + bx，其中y是被解释变量，x是解释变量，a是y截距，b是 系数。这个模型的目的是找到对y有预测能力的最佳直线。在计算公式中，拟合的方程的系数a和b可以通过拟合样本数据来确定。

线性 方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性 方程是利用数理统计中的 分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，应用十分广泛。

数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi。总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即（Yi-a-bXi）^2计算。要确定 直线方程①，只要确定a与 系数b。

线性 方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性 方程是利用数理统计中的 分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。

用直线(y=ax+b)拟合时，得到的方程和一元线性 分析得到的方程是一样的，但是拟合时可以人为指定函数参数形式，如b=0，而线性 分析目的则侧重于描述y和x线性相关的程度，通常会同时计算相关系数、F检验值等统计参数。

stata如何进行最小二乘法 方法步骤

1、先把n个数据测量值画在坐标纸上，如果呈现一种直线趋势，才可以进行最小二乘法（直线 法）。

2、求出上图公式中的系数a和b，即可得到 方程。tips：Σ读作sigma或“西格玛”，意为求和。Σ上方表示上界，下方表示下界，在本例中即意味着从i=1开始，一直到i=n为止，将西格玛后面的式子进行累加。

3、生成一个自变量和一个因变量。点击Statistics|linear model and related|linear regression菜单。在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。

4、如何用stata做稳健 大量的线性 模型是基于最小二乘法实现的，但其仍存在一些局限性。比如说，样本点出现许多异常点时，传统的最小二乘法将不再适用，此时则可以使用稳健 （robust regression）代替最小二乘法。

5、这样 直线就是所有直线中Q取最小值的那一条。由于平方又叫二乘方，所以这种使“离差平方和为最小”的方法，叫做最小二乘法。

6、局部加权 ，属于一种非参数的学习方法，非参数的意思就是说 方程的参数不是固定的。

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