管公式干嘛
都帮你算好了

predict在STATA中是提取运算结果的命令。除了在回归中产生因变量的结果外，在因子分析中产生因子的结果。所以本身没有计算公式，只是从内存的指定地方取值的命令。

在Stata中，`predict`命令的具体计算公式取决于你之前运行的模型。`predict`命令用于在拟合模型后生成预测值、残差、杠杆值等。不同类型的模型会有不同的预测值计算方式。下面列出了几种常见情况的基本计算公式：

1. **线性回归模型（OLS）**:
   如果你运行的是一个普通最小二乘回归（例如，使用`regress`命令），预测值的计算公式为:
   \[
   \hat{y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X_1 + \hat{\beta}_2 X_2 + ... + \hat{\beta}_k X_k
   \]
   其中，$\hat{y}$是预测值，$\hat{\beta}_i$是回归系数估计值，$X_i$是解释变量的值。

2. **Logistic回归模型**:
   如果你运行的是Logistic回归（例如，使用`logit`或`logistic`命令），预测的概率计算公式为:
   \[
   P(Y=1|X) = \frac{e^{\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X_1 + ... + \hat{\beta}_k X_k}}{1 + e^{\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X_1 + ... + \hat{\beta}_k X_k}}
   \]
   其中，$P(Y=1|X)$是给定解释变量$X$时，因变量$Y$取值为1的预测概率。

3. **生存分析模型**:
   如果运行的是生存分析模型（例如，使用`stcox`命令进行Cox比例风险模型分析），预测值的计算更加复杂，通常涉及基准生存函数和协变量效应的乘积。

4. **面板数据模型**:
   如果你使用的是面板数据模型（例如，通过`xtreg`命令进行固定效应或随机效应模型分析），预测值的计算会考虑到个体效应或时间效应。

在使用`predict`命令时，你可以指定要生成的预测类型，比如线性预测值、残差、拟合值等。具体的计算公式和输出取决于你所指定的选项。例如：

- 如果你只是想得到拟合值（线性预测值），在进行OLS回归后，使用`predict fitted_values`命令即可。
- 如果你想得到Logistic回归的预测概率，可以在拟合模型后使用`predict p, probability`命令。

总之，`predict`命令的具体计算公式会根据你之前运行的统计模型的类型而变化。

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