Как запустить регрессию, которая сообщает обо всех факторных переменных?

Я хочу запустить regression, который вычисляет оценочные значения для всех уровней переменной factor. По умолчанию Stata пропускает один манекен как уровень base.

Когда я использую параметр allbaselevels, он просто показывает нулевое значение для уровня base:

regress adjusted_volume i.rounded_time, allbaselevels

SAS показывает все оценочные значения категориальных переменных после удаления константы.

Как я могу сделать то же самое в Stata?


regression categorical-data statistics stata economics
person Amin Karimi    schedule 26.04.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Параметр allbaselevels является одним из нескольких параметров отображения, которые могут быть полезны при выводе результатов команд оценки, таких как regress. Но указание его в качестве опции не влияет на расчеты.

Как указано в руководстве Stata:

"... Параметр allbaselevels очень похож на baselevels, за исключением того, что allbaselevels перечисляет базовые уровни во взаимодействиях, а также в основных эффектах. Указание allbaselevels облегчит понимание вывода..."

На самом деле вам нужна переменная-фактор ibn.. оператор:

. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

. regress mpg ibn.rep78
note: 5.rep78 omitted because of collinearity

  Source |       SS           df       MS          Number of obs   =        69
-------------+----------------------------------   F(4, 64)        =      4.91
   Model |  549.415777         4  137.353944       Prob > F        =    0.0016
Residual |  1790.78712        64  27.9810488       R-squared       =    0.2348
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.1869
   Total |   2340.2029        68  34.4147485       Root MSE        =    5.2897

------------------------------------------------------------------------------
     mpg |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
   rep78 |
      1  |  -6.363636   4.066234    -1.56   0.123    -14.48687    1.759599
      2  |  -8.238636   2.457918    -3.35   0.001    -13.14889    -3.32838
      3  |  -7.930303    1.86452    -4.25   0.000    -11.65511   -4.205497
      4  |   -5.69697    2.02441    -2.81   0.006    -9.741193   -1.652747
      5  |          0  (omitted)
         |
   _cons |   27.36364   1.594908    17.16   0.000     24.17744    30.54983
------------------------------------------------------------------------------

Конечно, вам также нужно указать опцию noconstant:

. regress mpg ibn.rep78, noconstant

  Source |       SS           df       MS          Number of obs   =        69
-------------+----------------------------------   F(5, 64)        =    227.47
   Model |  31824.2129         5  6364.84258       Prob > F        =    0.0000
Residual |  1790.78712        64  27.9810488       R-squared       =    0.9467
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.9426
   Total |       33615        69  487.173913       Root MSE        =    5.2897

------------------------------------------------------------------------------
     mpg |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
   rep78 |
      1  |         21   3.740391     5.61   0.000     13.52771    28.47229
      2  |     19.125   1.870195    10.23   0.000     15.38886    22.86114
      3  |   19.43333   .9657648    20.12   0.000       17.504    21.36267
      4  |   21.66667   1.246797    17.38   0.000      19.1759    24.15743
      5  |   27.36364   1.594908    17.16   0.000     24.17744    30.54983
------------------------------------------------------------------------------
person Community    schedule 26.04.2018
comment
Спасибо, Спенсер. Как насчет использования надежной регрессии? Потому что rreg не имеет noconstant варианта. - person Amin Karimi; 26.04.2018
comment
К сожалению, не все команды поддерживают все параметры. Если noconstant не поддерживается rreg, то вы не сможете этого сделать. Почему бы вам не использовать опцию vce(robust) в regress? - person ; 26.04.2018