Coefplot - 来自不同回归的图点估计和置信区间

Question

在 Stata 中，我运行相同的回归 5 次，每次回归涵盖一个单独的时间间隔。我之前已经在每次回归后存储了感兴趣的系数，如下所示：

local coef1=_b[x1] 

然后，我将所有系数放入矩阵中，以使用 coefplot 绘制图表：

matrix Z = (`coef1',`coef2',`coef3',`coef4',`coef5',`coef6')

coefplot (matrix(Z), ciopts(recast(rcap)) base vertical noci recast(connected) xlabel(1 "P1" 2 "P2" 3 "P3" 4 "P4" 5 "P5" 6 "P6") yline(0) name(Fig000) xtitle(Time intervals) ytitle(Coefficient)

如何在同一张图表上存储和绘制每个感兴趣点估计的置信区间？

Answer 1

存储 CI 的最佳方式取决于您用于运行回归的命令。

许多回归命令将生成一个名为

r(table)

的矩阵，其中包含 CI。然后，您可以保存矩阵和/或访问其中的元素，包括点估计和 CI。

某些回归命令不会产生

r(table)

。在这种情况下，您可以直接根据点估计 (

_b[x1]

)、标准误差 (

_se[x1]

) 和自由度 (

e(df_r)

) 计算 CI，这些都可以在回归后访问。例如，在回归后存储 95% CI：

local lower = _b[x1] - invt(e(df_r),0.975)*_se[x1]
local upper = _b[x1] + invt(e(df_r),0.975)*_se[x1]