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lianxh
命令发布了:
随时搜索推文、Stata 资源。安装:
. ssc install lianxh
详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh
连享会新命令:cnssc
,ihelp
,rdbalance
,gitee
,installpkg
⛳ Stata 系列推文:
作者:刘东 (中国农业大学)
E-mail:ld01@cau.edu.cn
目录
scatterfit 可生成多种散点图并在其上叠加拟合线。它包含两个命令:scatterfit 用于可视化两个变量 x 和 y 之间的关系,slopefit 用于可视化在另一个连续变量 z 条件下 x 和 y 之间的关系。
. ssc install scatterfit, replace
. help scatterfit
. help slopefit
要求: Stata version 13.1 及以上版本,并且需要安装 gtools
, ftools
, palettes
, colrspace
, blindschemes
, labutil
命令。
. ssc install gtools
. ssc install ftools
. ssc install palettes
. ssc install colrspace
. ssc install blindschemes
. ssc install labutil
调入数据
. sysuse "auto.dta", clear
画出表示 weight 和 length 之间的散点图
. scatterfit weight length
在散点图的拟合线上添加置信区间
. scatterfit weight length, fit(lfitci)
局部多项式拟合
. scatterfit weight length, fit(polyci) bw(10)
bwidth(num)表示用于控制局部多项式或 LOWESS 平滑拟合线平滑程度的带宽参数。
按照不同的分类 ( 是否为 foreign)展示 weight 和 length 之间的散点图和拟合线
. scatterfit weight length, by(foreign)
将 X 轴变量基于分位点切分成大小相等的区间,并在这些区间内绘制 Y 变量和 X 变量的均值
. scatterfit weight length, binned nq(20)
nq(num)
表示选择等大小的分组 / 分位数的数量。参数 num
用于指定要将变量分成多少个等大小的组 / 分位数。具体来说,该命令将变量的值分为 num 个等大小的分组 / 分位数,以进行后续的分析或可视化。
scatterfit 可以对数据进行预处理,以便在考虑控制变量后,仅显示 x 和 y 变量之间的残差协变关系。这是通过首先在控制变量上回归 x 和 y 变量,然后使用残差进行绘图来实现的
. scatterfit weight length, controls(trunk) ///
fcontrols(foreign) ///
regparameters(coef sig pval)
Slopefit 可以在一个连续变量 z 的条件下,可视化 x 和 y 之间的关系。它也可以创建带有拟合线的散点图。散点图和拟合线都显示了在不同的 z 值下 x 的斜率(即效应)。拟合线是从一个简单的交互模型中得出的,该模型假设 x 的效应随 z 线性变化。相比之下,散点图显示了在用户定义的 z 分组中(例如,z 的第一十分位数等)x 的效应。这些单独的斜率是从一个交互回归模型中得出的,该模型使用 z 的分解版本来获取不同子集的 z 的分别斜率系数。
有几种方法可以创建 z 的分段。与 scatterfit
一样,标准设置是根据分位数截断点将 z 分类为等大小的分段。
. slopefit weight length turn, ///
indslopes(quantiles) nquantiles(20)
此时,拟合线显示了连续交互模型的结果,最底部的散点标记显示的是在 z 分布的最低 5% 范围内 x 的效应。
和 scatterfit
类似, 也可以通过将 z 排序为等间距的分段来创建这些分段。
the bins can also be created by sorting z into equally spaced bins.
. slopefit weight length turn, ///
indslopes(unibin) nunibin(20)
或者将 z 本身视为离散变量, 并使用 z 的每个不同的值来创建分段。这意味着将 z 的每个不同取值单独作为一个分段,并在每个分段中计算 x 的效应。
. slopefit weight length turn, ///
indslopes(discrete)
也可以附加 indslopesci
选项,以绘制个别斜率的置信区间,对于每个不同的左右自我定位值,都可以进行绘制。indslopesci
的作用是计算和绘制个别斜率的置信区间。该选项通常用于多元回归分析中,用于检验每个自变量的效应是否显著。
. slopefit weight length turn, ///
indslopes(discrete) ci indslopesci
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