Der folgende Code wird versuchen, die Ergebnisse der lm () - Funktion in R zu replizieren. Für diese Übung verwenden wir einen Querschnittsdatensatz, der von R mit dem Namen 8220women8221 bereitgestellt wird, der Höhen - und Gewichtsdaten für 15 Personen aufweist. Die OLS-Regressionsgleichung: wo ein weißer Rauschfehler vorliegt. Für dieses Beispiel Gewicht und Höhe. Die Randwirkung einer Einheitsänderung in der Höhe hat auf das Gewicht. Erinnern Sie sich, dass die folgende Matrixgleichung verwendet wird, um den Vektor der geschätzten Koeffizienten einer OLS-Regression zu berechnen: wobei die Matrix der Regressordaten (die erste Spalte ist alle 18217s für den Intercept) und der Vektor der abhängigen variablen Daten. Matrixoperatoren in R as. matrix () zwingen ein Objekt in die Matrixklasse. T () transponiert eine Matrix. Ist der Operator für die Matrixmultiplikation. Lösen () nimmt das Inverse einer Matrix auf. Beachten Sie, dass die Matrix invertierbar sein muss. Für eine vollständigere Einführung in Matrix-Operationen in R, schauen Sie sich diese Seite. Zurück zu OLS Der folgende Code berechnet die 2 x 1 Matrix der Koeffizienten: Berechnen von Standardfehlern Um die Standardfehler zu berechnen, müssen Sie zunächst die Varianzkovarianz (VCV) Matrix wie folgt berechnen: Die VCV Matrix ist eine quadratische Kxk Matrix . Standardfehler für die geschätzten Koeffizienten werden gefunden, indem man die Quadratwurzel der Diagonalelemente der VCV-Matrix nimmt. Ein Scatterplot mit OLS-Linie Women039s Höhe vs Gewicht mit Plot () und abline () Funktionen in R. Jetzt können Sie die Ergebnisse oben mit der Dose lm () Funktion überprüfen: HINWEIS: Die IDRE Statistische Beratungsgruppe wird die Website migrieren Die WordPress CMS im Februar, um die Wartung und die Schaffung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht mehr gepflegt werden. Wir werden versuchen, Umleitungen zu pflegen, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren wie möglich. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk eingeben Stata FAQ Wie kann ich auf Informationen zugreifen, die gespeichert werden, nachdem ich einen Befehl in Stata ausgeführt habe (zurückgegebene Ergebnisse) Zusätzlich zu der Ausgabe im dargestellten Ergebnisfenster, Viele von Statas-Befehlen speichern Informationen über den Befehl und seine Ergebnisse im Speicher. Dies ermöglicht dem Benutzer, sowie andere Stata-Befehle, diese Informationen einfach zu nutzen. Stata ruft diese zurückgegebenen Ergebnisse auf. Zurückgegebene Ergebnisse können sehr nützlich sein, wenn Sie Informationen verwenden möchten, die von einem Stata-Befehl erzeugt werden, um etwas anderes in Stata zu tun. Zum Beispiel, wenn Sie möchten, dass Zentrum eine Variable, können Sie zusammenfassen, um den Mittelwert zu berechnen, dann verwenden Sie den Wert des Mittels berechnet durch zusammenfassen, um die Variable zu zentrieren. Die Verwendung der zurückgegebenen Ergebnisse beseitigt die Notwendigkeit, den Wert des Mittelwerts neu zu schreiben oder zu schneiden und einzufügen. Ein weiteres Beispiel dafür, wie zurückgegebene Ergebnisse nützlich sein können, ist, wenn Sie vorhergesagte Werte der Ergebnisvariablen generieren möchten, wenn die Prädiktorvariablen sich auf einen bestimmten Satz von Werten befinden, können Sie hier wieder die Koeffizienten eingeben oder die Schnitt - und Einfügen verwenden, aber die Ergebnisse zurückgeben Machen die Aufgabe viel einfacher. Der beste Weg, um ein Gefühl, wie zurückgegeben Ergebnisse Arbeit ist, um direkt zu springen und beginnen zu betrachten und mit ihnen. Der untenstehende Code öffnet einen Beispiel-Dataset und verwendet zusammenfassen (abgekürzte Summe), um beschreibende Statistiken für die Variable zu erzeugen. Dies erzeugt die erwartete Ausgabe, aber vor allem für unsere Zwecke, Stata hat nun Ergebnisse aus dem zusammengefassten Befehl im Speicher gespeichert. Aber wie wissen Sie, welche Informationen gespeichert wurden Eine Auflistung der Informationen, die von jedem Befehl gespeichert werden, ist in der Hilfedatei und dem gedruckten Handbuch enthalten, also könnte ich dort hinschauen, aber ich kann auch nur die Rücksendeliste eingeben. Die alle zurückgegebenen Ergebnisse im Speicher auflisten wird. Oben ist eine Liste der zurückgegebenen Ergebnisse, wie Sie sehen können, jedes Ergebnis ist von der Form r (.), Wo die Ellipsen (quot. Quot) ein kurzes Label ist. Wir konnten die Hilfedatei für den Zusammenfassungsbefehl sehen, um herauszufinden, was jedes Element auf der Liste ist, aber es ist oft einfach, herauszufinden, welcher Wert dem Ergebnis zugeordnet ist, z. B. r (Mittelwert). Nicht überraschend den Mittelwert des Lesens enthält (man kann das gegen die Ausgabe überprüfen), aber andere sind nicht so offensichtlich, zB r (sumw). Für diese, müssen Sie möglicherweise das Handbuch zu konsultieren, wenn Sie denken, Sie könnten sie verwenden möchten. Die meiste Zeit wird der Prozess relativ einfach sein, weil du weißt, welches Ergebnis du dir zugreifen möchtest, du wirst die Liste anschauen, um herauszufinden, welchen Namen es sich befindet, anstatt die Liste zu betrachten und zu versuchen, herauszufinden, was jeder ist Artikel ist. Wie Sie sich vorstellen können, speichern verschiedene Befehle und sogar der gleiche Befehl mit verschiedenen Optionen unterschiedliche Ergebnisse. Im Folgenden fassen wir die Variable wieder ein, aber fügen Sie die Detailoption hinzu. Dann verwenden wir die Rücksendeliste, um die Liste der zurückgegebenen Ergebnisse zu erhalten. So wie die Detailoption zusätzliche Informationen zur Ausgabe hinzufügt, führt dies auch zu zusätzlichen Informationen, die in den zurückgegebenen Ergebnissen gespeichert sind. Die neue Liste enthält alle Informationen, die durch den Summenbefehl oben, plus Schiefe Kurtosis und eine Anzahl von Perzentilen, einschließlich der 1. (r (p25)) und 3. (r (p75)) Quartile und der Median (r (p50) ). Nun, da wir einen Sinn haben, welche Ergebnisse vom Befehl summarize zurückgegeben werden, können wir die zurückgegebenen Ergebnisse nutzen. Nachfolgend mit einem der oben genannten Beispiele werden wir das Zentrum der Variablen lesen. Unter der Annahme, dass der letzte Befehl, den wir liefen, der oben beschriebene Befehl war, erzeugt der nachfolgende Code eine neue Variable, die die mittleren zentrierten Werte des Lesens enthält. Beachten Sie, dass statt der Verwendung des Istwertes des Mittelwerts in diesem Befehl den Namen des zurückgegebenen Ergebnisses verwendet hat (dh r (Mittelwert)), weiß Stata, wann er r (Mittelwert) sieht, dass wir eigentlich den Wert, der gespeichert ist, Diese Systemvariable In der nächsten Zeile fassen wir die neue Variable Cread zusammen. Während der Mittelwert nicht genau gleich Null ist, ist er innerhalb des Rundungsfehlers von null, also wissen wir, dass wir richtig mittlere zentriert die Variable gelesen haben. Wie der oben genannte Code vorschlägt, können wir die zurückgegebenen Ergebnisse so ziemlich verwenden, wie wir eine tatsächliche Nummer verwenden würden. Dies ist, weil Stata die r (.) Als Platzhalter für einen realen Wert verwendet. Für ein anderes Beispiel von diesem, sagen wir, dass wir die Varianz des Lesens von seiner Standardabweichung berechnen wollen (ignorieren die Tatsache, dass zusammenfassen, gibt die Varianz in r (Var) zurück). Wir können dies im laufenden Betrieb mit dem Display-Befehl als Taschenrechner machen. Die zweite Zeile des Codes unten tut dies. Wir können das Ergebnis sogar durch Ausschneiden und Einfügen des Wertes der Standardabweichung vom Ausgang überprüfen, was im dritten Befehl unten erfolgt. Die Ergebnisse sind grundsätzlich gleich, die sehr geringe Differenz ist Rundungsfehler, da die gespeicherte Schätzung r (sd) mehr Ziffern der Genauigkeit enthält als der Wert der im Ausgang angezeigten Standardabweichung. Typen von zurückgegebenen Ergebnissen, R-Klasse und E-Klasse Nun, da Sie ein wenig über die zurückgegebenen Ergebnisse wissen und wie sie arbeiten, sind Sie bereit für ein wenig mehr Informationen über sie. Die zurückgegebenen Ergebnisse kommen in zwei Haupttypen, r-class und e-class (es gibt auch s-class und c-class resultsvariables, aber wir werden hier nicht diskutieren). Befehle, die eine Schätzung durchführen, z. B. Regressionen aller Typen, Faktorenanalyse und Anova sind e-Klasse-Befehle. Andere Befehle, zum Beispiel zusammenfassen, korrelieren und nachschätzen Befehle, sind R-Klasse Befehle. Die Unterscheidung zwischen r-Klasse und e-Klasse Befehle ist wichtig, weil Stata speichert Ergebnisse von e-Klasse und r-Klasse Befehle in verschiedenen quotplaces. quot Dies hat zwei Verzweigungen für Sie als Benutzer. Zuerst müssen Sie wissen, ob die Ergebnisse in r () oder e () gespeichert sind (sowie den Namen des Ergebnisses), um sie zu nutzen. Wenn Sie nicht sicher sind, welche Klasse ein Befehl youve run ist, können Sie entweder in der Hilfedatei nachschlagen oder quadratisch an einem Ort (mit dem entsprechenden Befehl, um Ergebnisse aufzulisten), wenn die Ergebnisse dort nicht gespeichert sind, sind sie wahrscheinlich in das andere. Eine potenziell wichtigere Verzweigung der Differenz, wie die Ergebnisse von R-Klasse und e-Klasse Befehle zurückgegeben werden, ist, dass zurückgegebene Ergebnisse im Speicher nur gehalten werden, bis ein anderer Befehl der gleichen Klasse ausgeführt wird. Das heißt, die zurückgegebenen Ergebnisse der vorherigen Befehle werden durch nachfolgende Befehle derselben Klasse ersetzt. Im Gegensatz dazu wird das Ausführen eines Befehls einer anderen Klasse keine Auswirkungen auf die zurückgegebenen Ergebnisse. Zum Beispiel, wenn ich eine Regression ausführe und dann eine zweite Regression, werden die Ergebnisse der ersten Regression (gespeichert in e ()) durch die für die zweite Regression (auch in e () gespeichert) ersetzt. Wenn jedoch statt einer zweiten Regression ich einen Nachschätzungsbefehl durchlaufen hätte, würden die Ergebnisse aus der Regression in e () bleiben, während die Ergebnisse aus dem Nachschätzungsbefehl in r () platziert würden. Während es zwischen den beiden unterscheidet, ist die tatsächliche Verwendung von Ergebnissen aus r-Klasse und e-Klasse Befehle sehr ähnlich. Für die Starter sind die Befehle parallel, um die im Speicher gespeicherten Ergebnisse der R-Klasse aufzulisten. Der Befehl ist die Rücksendeliste. Um das gleiche für e-Klasse Ergebnisse der Befehl ereturn Liste zu tun. Mit Ausnahme des Unterschieds in den Namenskonventionen (r () vs. e ()) wird auf die gleiche Weise auf die Ergebnisse zugegriffen. Das Beispiel unten zeigt dies, zuerst regressieren wir schreiben auf weiblich und lesen. Und dann die Eröffnungsliste verwenden, um die zurückgegebenen Ergebnisse zu betrachten. Die Liste der zurückgegebenen Ergebnisse für den Regress umfasst mehrere Arten von zurückgegebenen Ergebnissen, die unter den Überschriften Skalaren, Makros, Matrizen und Funktionen aufgelistet sind. Wir werden die Art der zurückgegebenen Ergebnisse unten diskutieren, aber jetzt werden wir zeigen, wie Sie die Skalar zurückgegeben Ergebnisse Ergebnisse auf die gleiche Weise, dass wir die zurückgegebenen Ergebnisse aus zusammengefasst verwenden. Zum Beispiel ist eine Möglichkeit, die Varianz der Fehler nach einer Regression zu berechnen, die verbleibende Summe der Quadrate durch die Gesamtfreiheitsgrade (d. h. n-1) zu teilen. Die verbleibende Summe der Quadrate wird in e (rss) gespeichert und das n für die Analyse wird in e (N) gespeichert. Im Folgenden verwenden wir den Anzeigebefehl als Taschenrechner, zusammen mit den zurückgegebenen Ergebnissen, um die Varianz der Fehler zu berechnen. Wie die Ergebnisse zurückgegeben werden: Skalare, Strings, Matrizen und Funktionen Wie oben erwähnt, gibt es für beide R-Klasse - und E-Class-Befehle mehrere Arten von zurückgegebenen Ergebnissen, einschließlich Skalaren, Strings, Matrizen und Funktionen. In den Listen der zurückgegebenen Ergebnisse wird jeder Typ unter seiner eigenen Überschrift aufgelistet. Die Ergebnisse unter der Überschrift quotscalarsquot sind genau das, ein einzelner numerischer Wert. Ihr Gebrauch wird oben besprochen, also sagen wir nicht mehr über sie in diesem Abschnitt. Zurückgegebene Ergebnisse, die unter quotmacrosquot aufgeführt werden, sind in der Regel Zeichenfolgen, die Informationen über den Befehl geben, der ausgeführt wurde. Beispielsweise enthält e (cmdline) in den zurückgegebenen Ergebnissen der oben gezeigten Regression den Befehl, den der Benutzer ausgestellt hat (ohne Abkürzungen). Diese werden in der Regel bei der Programmierung von Stata verwendet. Die unter quotmatricesquot aufgeführten Ergebnisse sind, wie man erwarten würde, Matrizen. Während die Liste der Ergebnisse, die von der Rückkehrliste und der erturn-Liste zurückgegeben werden, die von den meisten der zurückgegebenen Ergebnisse übernommenen Werte zeigt, ist dies bei Matrizen nicht praktisch, stattdessen werden die Dimensionen der Matrizen aufgelistet. Um den Inhalt von Matrizen zu sehen, musst du sie mit Matrixbefehlen anzeigen. Wir tun dies unten mit der Matrix der Koeffizienten (e (b)) unter Verwendung der Befehlsmatrixliste e (b). (Beachten Sie, dass es einen anderen Weg gibt, auf Koeffizienten und ihre Standardfehler zuzugreifen, nachdem Sie ein Modell passen, dies wird unten diskutiert.) Wenn wir Matrixoperationen auf zurückgegebenen Matrizen durchführen oder auf einzelne Elemente der Matrix zugreifen möchten, können wir Verschieben Sie die als zurückgegebene Folge gespeicherte Matrix zu einer normalen Stata-Matrix. Dies geschieht in der letzten Zeile der Syntax unten. Schließlich enthalten die Ergebnisse unter der Überschrift quotfunctionsquot Funktionen, die in ähnlicher Weise wie andere Stata-Funktionen verwendet werden können. Die häufigste Funktion, die von Stata-Schätzbefehlen zurückgegeben wird, ist wahrscheinlich e (Sample). Diese Funktion markiert die Stichprobe, die bei der Schätzung der letzten Analyse verwendet wird, dies ist nützlich, da Datensätze oft fehlende Werte enthalten, was dazu führt, dass nicht alle Fälle in dem Datensatz in einer gegebenen Analyse verwendet werden. Unter der Annahme, dass der letzte Schätzbefehlslauf die Regression des Schreibens auf die weibliche und die oben gezeigte Lesung war, verwendet die erste Zeile des Codes unten e (Stichprobe), um den Mittelwert des Lesens unter den im Modell verwendeten Fällen zu finden. Die zweite Codezeile verwendet e (Sample), um eine neue Variable namens Flag zu erstellen, die gleich 1 für Fälle ist, die in der Analyse verwendet wurden, und null sonst. (Hinweis, da das Beispiel-Dataset keine fehlenden Daten enthält, sind alle Fälle in die Analyse einbezogen, und das Flag ist eine Konstante gleich Eins.) Koeffizienten und ihre Standardfehler Wie oben diskutiert, nachdem man ein Modell, Koeffizienten und ihren Standard passt Fehler werden in e () in Matrixform gespeichert. Diese Matrizen erlauben dem Benutzer den Zugriff auf die Koeffizienten, aber Stata gibt Ihnen einen noch einfacheren Weg, um auf diese Informationen zuzugreifen, indem Sie sie in den Systemvariablen b und se speichern. Um auf den Wert eines Regressionskoeffizienten nach einer Regression zuzugreifen, muss man nur den Typ bvarname eingeben, wobei varname der Name der Prädiktorvariable ist, deren Koeffizient Sie untersuchen möchten. Um auf den Standardfehler zuzugreifen, kannst du einfach sevarname eingeben. Um auf den Koeffizienten und den Standardfehler der Konstanten zuzugreifen, verwenden wir bcons und secons. Unten laufen wir das gleiche Regressionsmodell, das wir oben liefen (Auslassen der Ausgabe), mit weiblichen und lesen, um zu schreiben, schreiben. Sobald wir das Modell geschätzt haben, verwenden wir den Display-Befehl, um zu zeigen, dass die Werte in b gleich unseren Regressionskoeffizienten sind. Schließlich berechnen wir den vorhergesagten Wert des Schreibens, wenn ein weiblicher (weiblicher 1) Schüler eine Lesebewertung von 52 hat. 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