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2016-01-06
  做了一个简单的OLS回归,得出了回归结果如下:. reg y x

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =     125
-------------+------------------------------           F(  1,   123) =   56.40
       Model |  .012939652     1  .012939652           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  .028221188   123  .000229441           R-squared     =  0.3144
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.3088
       Total |   .04116084   124  .000331942           Root MSE      =  .01515

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           x |   .7485549   .0996776     7.51   0.000     .5512492    .9458605
       _cons |  -.0018702   .0013719    -1.36   0.175    -.0045857    .0008453
------------------------------------------------------------------------------



  我的设想是,利用估计期数据,用OLS回归做成一个线性模型,然后把事件期数据带入模型中,计算出预测值。现在模型建立好了,想把事件期数据带入,得出预测值。请问这个预测的过程,能不能直接用predict命令实现?假设事件期数据用变量 Rm表示,该怎样编写程序呢?


  请各位帮忙解答,谢谢!
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2016-1-7 11:39:22
可以直接用predict。数据不需要用不同的变量名。简单ols可以直接手算。
gen pred = .7485549*Rm即可
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