在Stata中存储回归系数答案

【问题标题】：Storing coefficients from a Regression in Stata在Stata中存储回归系数
【发布时间】：2018-02-13 01:01:51
【问题描述】：

我试图将来自模拟回归的系数存储在下面代码中的变量 b1 和 b2 中，但我不太确定如何去做。我已经尝试使用rclass() 函数中的return scalar b1 = _b[x1] 和return scalar b2 = _b[x2]，但这不起作用。然后我尝试使用eclass() 函数中的scalar b1 = e(x1) 和scalar b2 = e(x2)，但也没有成功。

目标是使用这些存储的系数来估计一些值（比如 rhat）并测试 rhat 的标准误差。

下面是我的代码：

program montecarlo2, eclass  
    clear  
    version 11  
    drop _all  
    set obs 20  
    gen x1 = rchi2(4) - 4  
    gen x2 = (runiform(1,2) + 3.5)^2  
    gen u = 0.3*rnormal(0,25) + 0.7*rnormal(0,5)  
    gen y = 1.3*x1 + 0.7*x2 + 0.5*u  
* OLS Model  
    regress y x1 x2             
    scalar b1 = e(x1)  
    scalar b2 = e(x2)  
end

我想做类似的事情，

rhat = b1 + b2，然后测试rhat的标准误。

【问题讨论】：

这里有很多幻想语法，例如e(x1)。但是scalar b1 = _b[x1] 等可以在程序内或之后工作。如果您只想访问系数估计值，您是否需要声明程序 eclass 或 rclass 尚不清楚。无论如何，CV 都跑题了，所以我投票赞成迁移到 SO。请参阅 CV 帮助中心中有关软件特定问题的帮助。 .
感谢尼克的澄清！现在可以了。但是一个快速跟进的问题，我试图将标量存储在一个变量中，例如 rhat。我正在尝试 rhat = display b1 + b2，但我收到一条错误消息，提示无法识别该命令。有关如何解决此问题的任何建议？
使用 lincom 命令获取总和，然后您可以将其用于假设检验。无需将其存储为变量。

标签： regression least-squares stata

【解决方案1】：

让我们稍微破解一下你的程序：

版本 1

program montecarlo2
    clear  
    version 11  
    set obs 20  
    gen x1 = rchi2(4) - 4  
    gen x2 = (runiform(1,2) + 3.5)^2  
    gen u = 0.3*rnormal(0,25) + 0.7*rnormal(0,5)  
    gen y = 1.3*x1 + 0.7*x2 + 0.5*u  
* OLS Model  
    regress y x1 x2             
end

鉴于clear，我将drop _all 删减为不必要的。我剪掉了eclass。这样做的一个原因是regress 将以任何方式留下 e-class 结果。另外，如果你愿意，你可以添加

scalar b1 = _b[x1] 
scalar b2 = _b[x2] 
scalar r = b1 + b2

在程序中regress 之后或程序运行后立即。

第 2 版

program montecarlo2, eclass 
    clear  
    version 11  
    set obs 20  
    gen x1 = rchi2(4) - 4  
    gen x2 = (runiform(1,2) + 3.5)^2  
    gen u = 0.3*rnormal(0,25) + 0.7*rnormal(0,5)  
    gen y = 1.3*x1 + 0.7*x2 + 0.5*u  
* OLS Model  
    regress y x1 x2         
    * stuff to add    
end

再次，鉴于clear，我将drop _all 删减为不必要的。现在声明eclass 是双刃剑。它为程序员提供了保存 e-class 结果的程序空间，但您必须说出它们将是什么。这就是上面评论指出的要添加的内容。

警告：我没有测试过这些。我不是在讨论更广泛的背景。 @Dimitriy V. Masterov 对lincom 的建议对于您遇到的任何问题都可能是一个非常好的主意。

【讨论】：