Plot 在Stata中绘制系数

Plot 在Stata中绘制系数,plot,stata,Plot,Stata,我跟着 绘制年龄系数 是的 但该图在纵轴上有年龄,在横轴上有系数。应该是相反的 而且,我只想要年龄系数,而不是常数或其他任何东西。我该怎么做 “at”命令是否适用于离散化的解释变量,如i.age?或者它只是需要这么多时间(我不得不停止它,因为它需要这么多时间)?logit系数不是特别可解释的,所以不清楚为什么要绘制它们。也没有at命令,尽管margins命令有一个at()选项。如果确实需要索引函数系数,只需省略下面的边距步骤即可coefplot和marginsplot做的事情非常相似,不过co

我跟着

绘制年龄系数

是的

但该图在纵轴上有年龄,在横轴上有系数。应该是相反的

而且,我只想要年龄系数,而不是常数或其他任何东西。我该怎么做


“at”命令是否适用于离散化的解释变量,如i.age?或者它只是需要这么多时间(我不得不停止它,因为它需要这么多时间)?

logit系数不是特别可解释的,所以不清楚为什么要绘制它们。也没有
at
命令,尽管
margins
命令有一个
at()
选项。如果确实需要索引函数系数,只需省略下面的
边距
步骤即可
coefplot
marginsplot
做的事情非常相似,不过
coefplot
要灵活得多

我猜你一定有这样的想法:

sysuse auto, clear
xtile mpg_tercile = mpg, nq(3)
logit foreign i.mpg_tercile weight
margins, dydx(mpg_tercile) at(weight = 3000) post
coefplot, vertical
marginsplot, recast(scatter)

< P >计算每加仑分布中或前第三的平均落差对汽车重量的概率为3000的影响。

< P> logit系数不是特别可解释的,所以不清楚为什么要对它们进行绘图。也没有
at
命令,尽管
margins
命令有一个
at()
选项。如果确实需要索引函数系数,只需省略下面的
边距
步骤即可
coefplot
marginsplot
做的事情非常相似,不过
coefplot
要灵活得多

我猜你一定有这样的想法:

sysuse auto, clear
xtile mpg_tercile = mpg, nq(3)
logit foreign i.mpg_tercile weight
margins, dydx(mpg_tercile) at(weight = 3000) post
coefplot, vertical
marginsplot, recast(scatter)

这计算了每加仑分布的中或前第三的下降对汽车重量的3000的概率的平均边际效应。“垂直”成功了。顺便问一下,我如何防止其他变量(包括常数)的系数打印在图形上?而且,x轴看起来很像,所以我需要把它们改成像1,2,3这样的数字。。。你知道怎么做吗?再次感谢你!请尝试使用同一场地,垂直保持(*.mpg_tercile)同一水平面(2.mpg_tercile=“Middle Third”3.mpg_tercile=“Top Third”)。所有这些都可以通过键入

help coefplot
找到。哦,我不知道我可以在里面保留正则表达式!!对于coeflabels,我尝试了“coefplot,vertical keep(*.age)coeflabels(19.age=“19”20.age=“20”21.age=“21”22.age=“22”23.age=“23”)”这似乎有效,但我的年龄在70岁之前,甚至可能更大。我能缩短代码吗?再次感谢你!您可以使用循环将其写出,并将其粘贴到您在
coeflabel()
中使用的本地文件中,但使用
xlabel(19(10)70)
而不是“coeflabel()”可能是最简单的方法。谢谢!“垂直”成功了。顺便问一下,我如何防止其他变量(包括常数)的系数打印在图形上?而且,x轴看起来很像,所以我需要把它们改成像1,2,3这样的数字。。。你知道怎么做吗?再次感谢你!请尝试使用同一场地,垂直保持(*.mpg_tercile)同一水平面(2.mpg_tercile=“Middle Third”3.mpg_tercile=“Top Third”)。所有这些都可以通过键入
help coefplot
找到。哦,我不知道我可以在里面保留正则表达式!!对于coeflabels,我尝试了“coefplot,vertical keep(*.age)coeflabels(19.age=“19”20.age=“20”21.age=“21”22.age=“22”23.age=“23”)”这似乎有效,但我的年龄在70岁之前,甚至可能更大。我能缩短代码吗?再次感谢你!您可以使用循环将其写出,并将其粘贴到您在
coeflabel()
中使用的本地文件中,但使用
xlabel(19(10)70)
而不是“coeflabel()”可能是最简单的方法。