<> <> syntax [anything(name=detail)] <> <> set linesize 80 <> # 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 <> ~~~~ ## 检查数据 ~~~~ <> describe 油耗 重量 <> ~~~~ <> assert 油耗 > 0 <> ~~~~ <> summarize 重量 <> ~~~~ 变量重量的最小值<>,最大值<>,极差<>。 ## 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 <> ~~~~ <> matrix define eb = e(b) <> 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<>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 <> ~~~~ <> estimates table 模型1 模型2, varlabel b(%7.4f) stats(N r2_a) star markdown <> ## 用**esttab**生成表格 <> cap erase esttab_ex.html eststo clear <> ~~~~ <> eststo : quietly regress 油耗 重量 变速比 转弯半径 eststo : quietly regress 油耗 重量 变速比 转弯半径 国籍 esttab using esttab_ex.html, label /// width(80%) nogaps /// mtitles("模型1" "模型2") /// title(线性回归结果) <> ~~~~~ <> <> cap erase esttab_ex.html <>