教学从比较回归分析与相关分析的区别和联系着手，首先介绍回归模型的假定，其次分析模型的研究方法，最后引用两个案例加深对回归分析教学的理解，针对方法的应用给出Stata程序實现.
关键词：回归分析;研究方法;t检验;F检验;预测;Stata实现
中图分类号：O212 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2019）07-0013-03
“回归”一词来源于高尔顿的遗传学.回归分析已成为计量经济学的主要研究方法[1]，它是一种经典的研究变量之间相关性的定量分析方法，它是利用对观测数据的处理，在错综复杂的关系中寻找事物的统计规律.它涉及微积分、线性代数和概率论等多学科的一种有效方法，其实质用自变量的值去估计或预测因变量的平均值.回归分析属于推断统计的内容，总体不易获得货获得总体耗时费力，我们往往需要从有限个体中挖掘总体的信息.回归分析不管是应对考试，还是对于毕业论文的写作都有很大帮助.教学从比较回归分析与相关分析的区别和联系着手，首先介绍回归模型的假定，其次分析模型的研究方法，最后引用两个案例加深对回归分析的理解，针对方法的应用给出Stata软件的程序实现.
1 回归分析与相关分析比较
回归分析是讨论因变量对自变量的依存关系[2].两个变量具有相关性是进行回归分析的前提.因此做回归分析之前应该做相关分析，相关分析主要讨论两个变量的相关的方向和程度，用相关系数来度量.回归分析与相关分析联系和区别见表1.
2 回归分析的假定
计量经济学建模和经济学模型最重要的区别是其含有随机扰动项.随机扰动项包含遗漏的因素，函数的设定误差，变量的测量误差及人类行为的内在随机性等.换言之，除解释变量以外的所有其他因素对于被解释变量的影响.为了使得回归模型中OLS估计量具有良好的统计性质，在模型设定无误的假设下，需要对随机扰动项做一些假定[2].为简化描述和操作，教学针对一元线性回归模型进行讨论.
假设样本数据为（xi，yi），i=1，2，…，n，则一元线性回归模型为yi=？茁1+？茁2xi+？滋i，n为样本容量，？滋i为随机扰动项.对随机扰动项有以下假定：（1）零均值，E（？滋i）=0;（2）同方差，Var（？滋i）=？滓2;（3）无自相关，Cov（？滋i，？滋j）=0，i≠j;（4）解释变量与随机扰动项不相关，Cov（xi，？滋i）=0;（5）正态性，？滋i～N（？滋，？滓2）.
3 回归分析的研究方法
回归分析的方法首先依据所研究的问题选择变量，设定具体的数学关系式，即设定模型;而后用普通最小二乘法进行参数估计;检验模型线性关系是否成立即是模型检验;应用模型分析现象，解释问题[3].具体步骤如图1.
3.1 模型设定及参数估计
5 回归分析的Stata软件实现
前面主要讲解了回归分析满足的假定及研究方法，结合案例进一步理解回归分析，接下来说明回归分析的软件实现.Stata软件操作简单且功能强大，是目前欧美最流行的统计和计量分析软件，对于很多最新的计量和统计分析方法都可以用Stata命令程序来实现.一元线性回归在Stata中的命令为
reg lnw s
lnw是被解释变量，s为解释变量，对于绝大多数实际问题是含有常数项的.选择项noconstant表示无常数项，程序中不带此命令默认有常数项.
参考文献：
〔1〕陈强.计量经济学及Stata应用[M].北京：高等教育出版社，2018.58-72.
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