Stata车辆数据文件中车型的重量和油耗之间关系的对比和分析

. use auto_zh, clear
(1978年汽车数据)

检查数据

. describe 油耗 重量

              storage   display    value
variable name   type    format     label      variable label
--------------------------------------------------------------------------------
油耗            float   %9.0g                 油量消耗(公升每一百公里)
重量            float   %8.0gc                重量(公斤)

. summarize 重量

    Variable |        Obs        Mean    Std. Dev.       Min        Max
-------------+---------------------------------------------------------
        重量 |         74    1369.603    352.5288   798.3219   2195.385

变量重量的最小值798.32,最大值2195.39,极差1397.06。

用散点图显示油耗与重量关系

. scatter 油耗 重量, mcolor(blue%50)

用线性回归研究油耗与重量关系

. regress 油耗 重量

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        74
-------------+----------------------------------   F(1, 72)        =    194.71
       Model |  87.2964971         1  87.2964971   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  32.2797637        72  .448330051   R-squared       =    0.7300
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.7263
       Total |  119.576261        73  1.63803097   Root MSE        =    .66957

------------------------------------------------------------------------------
        油耗 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        重量 |    .003102   .0002223    13.95   0.000     .0026589    .0035452
       _cons |   .7707669   .3142571     2.45   0.017     .1443069    1.397227
------------------------------------------------------------------------------

线性回归结果显示重量每增加一百公斤,每百公里油耗增加 0.3102公升。

用线性回归结果生成HTML表格

. _coef_table, markdown

用estimates table生成表格

. quietly regress 油耗 重量 变速比 转弯半径

. estimates store 模型1

. quietly regress 油耗 重量 变速比 转弯半径 国籍

. estimates store  模型2

. estimates table 模型1 模型2, b(%7.4f) stats(N r2_a) star

----------------------------------------
    Variable |   模型1        模型2     
-------------+--------------------------
        重量 |  0.0030***    0.0028***  
      变速比 |  0.1706      -0.3367     
    转弯半径 |  0.0798       0.2010     
        国籍 |               0.8650***  
       _cons | -0.5814      -0.4661     
-------------+--------------------------
           N |      74           74     
        r2_a |  0.7218       0.7637     
----------------------------------------
legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

. estimates table 模型1 模型2, varlabel b(%7.4f) stats(N r2_a) star markdown

legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

用esttab生成表格

. eststo : quietly regress 油耗 重量 变速比 转弯半径
(est1 stored)

. eststo : quietly regress 油耗 重量 变速比 转弯半径 国籍
(est2 stored)

. esttab using esttab_ex.html, label   /// 
>         width(80%) nogaps               ///
>         mtitles("模型1" "模型2")         ///
>         title(线性回归结果) 
(output written to esttab_ex.html)