двосторонній lfit обчислює прогноз для yvar на основі лінійної регресії yvar на xvar і будує результуючу лінію. діапазон (# #) вказує діапазон x, у якому обчислюються прогнози.
Line of Best Fit In Stata, ви робите це за допомогою за допомогою lfit і додайте його в кінець вашої команди діаграми розсіювання. У команді lfit ви включаєте ті самі змінні на свою точкову діаграму в тому самому порядку. Існує невеликий нахил до лінії, що вказує на те, що ми можемо мати значний лінійний зв’язок.
естат відображає скалярну та матричну статистику після оцінки; він доповнює predict, який обчислює змінні після оцінки. Яку саме статистику може обчислити estat, залежить від попередньої команди оцінки.
надійний допомагає реалізувати команди оцінки і використовується рідко. Це тому, що інші команди реалізовані в його термінах і є легшими та зручнішими у використанні. Наприклад, якщо все, що ви хочете зробити, це зробити так, щоб ваша команда оцінки дозволяла параметри vce(robust) і vce(cluster clustvar), див. [R] ml.
Інтерпретація загального F-тесту значущості Порівняйте значення p для F-тесту з вашим рівнем значущості. Якщо p-значення менше рівня значущості, ваші вибіркові дані надають достатньо доказів, щоб зробити висновок, що ваша регресійна модель краще відповідає даним, ніж модель без незалежних змінних.
lfit підганяє лінію тренду до ваших даних. У вас є діаграма розсіювання з балами ACT студентів на осі y та відстанню від основного джерела забруднення на осі x. У вас є тисячі точок даних із кількома спостереженнями для кожного значення x.