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BR002A

Stata13 コマンド解説書

【基盤機能編】多彩な推定法

Stataには数多くの推定法が用意されています。本解説書では

• 操作変数法による推定機能• 順序変数/名義変数用推定機能

• 一般化線形モデル (GLM)

• 一般化モーメント法 (GMM)

等、代表的な推定法について機能と用例を記述しました。

目　　次

コマンド whitepaperタイトルページ mwp番号

boxcox Box-Cox回帰 5 mwp-187

clogit 条件付きロジスティック回帰 15 mwp-182

clogit post clogit - 推定後機能 33 mwp-183

cnsreg 制約付き線形回帰 36 mwp-179

glm 一般化線形モデル 41 mwp-163

glm post glm - 推定後機能 62 mwp-164

blogit/bprobit/ ロジスティック/プロビット回帰 66 mwp-186

glogit/gprobit （グループデータ）

gmm 一般化モーメント法 75 mwp-173

gmm post gmm - 推定後機能 132 mwp-174

intreg 区間回帰 137 mwp-161

intreg post intreg - 推定後機能 145 mwp-202

ivregress 操作変数法による回帰 151 mwp-082

ivregress post ivregress - 推定後機能 163 mwp-196

logit ロジスティック回帰 172 mwp-193

logit post logit - 推定後機能 177 mwp-194

mlogit 多項ロジスティック回帰 188 mwp-090

mprobit 多項プロビット回帰 206 mwp-091

コマンド whitepaperタイトルページ mwp番号

nl 非線形最小 2 乗推定 220 mwp-178

nl post nl - 推定後機能 233 mwp-203

ologit 順序ロジスティック回帰 238 mwp-088

ologit post ologit - 推定後機能 255 mwp-198

oprobit 順序プロビット回帰 258 mwp-089

oprobit post oprobit - 推定後機能 271 mwp-199

poisson ポアソン回帰 274 mwp-087

poisson post poisson - 推定後機能 295 mwp-197

probit プロビット回帰 302 mwp-184

probit post probit - 推定後機能 312 mwp-185

qreg/iqreg/ 分位点回帰 316 mwp-162

sqreg/bsqreg

reg3 3段階最小 2乗法 338 mwp-099

reg3 post reg3 - 推定後機能 352 mwp-201

sureg 見かけ上無関係な回帰 359 mwp-098

sureg post sureg - 推定後機能 368 mwp-200

tobit Tobit回帰 372 mwp-159

tobit post tobit - 推定後機能 378 mwp-160

マニュアルコード

Stataの英文マニュアル中ではマニュアル参照に際し次のようなコードが用いられています。本解説書の中で

もこの慣行が踏襲されています。

コードマニュアル

[GSM] Getting Started with Stata for Mac

[GSU] Getting Started with Stata for Unix

[GSW] Getting Started with Stata for Windows

[U] Stata User’s Guide

[R] Stata Base Reference Manual

[D] Stata Data Management Reference Manual

[G] Stata Graphics Reference Manual

[XT] Stata Longitudinal-Data/Panel-Data Reference Manual

[ME] Stata Multilevel Mixed-Effects Reference Manual

[MI] Stata Multiple-Imputation Reference Manual

[MV] Stata Multivariate Statistics Reference Manual

[PSS] Stata Power and Sample-Size Reference Manual

[P] Stata Programming Reference Manual

[SEM] Stata Structural Equation Modeling Reference Manual

[SVY] Stata Survey Data Reference Manual

[ST] Stata Survival Analysis and Epidemiological Tables Reference Manual

[TS] Stata Time-Series Reference Manual

[TE] Stata Treatment-Effects Reference Manual:

Potential Outcomes/Counterfactual Outcomes

[I] Stata Glossary and Index

[M] Mata Reference Manual

本解説書は StataCorp社の許諾のもとに作成したものです。

c⃝ 2013 Math工房

一部 c⃝ 2013 StataCorp LP

Math工房 web: www.math-koubou.jp

email: [email protected]

Stata13 whitepapers

mwp-187

boxcox - Box-Cox回帰

boxcoxコマンドは最尤法により、Box-Cox変換を伴う回帰モデルのフィットを行います。

1. Box-Cox変換

2. Thetaモデル Example 1

3. Lambdaモデル

4. LHS-onlyモデル Example 2

5. RHS-onlyモデル Example 3

6. 推定後機能

c⃝ Copyright Math工房；一部 c⃝ Copyright StataCorp LP (used with permission)

5

Stata13 whitepapers

mwp-182

clogit - 条件付きロジスティック回帰

clogitコマンドはマッチングの取れた症例対照群を対象にした条件付きロジスティック回帰を実行します。

これはパネルデータを対象にした固定効果ロジットモデルと等価なものでもあります。なお、関連する機能で

あるMcFaddenの選択モデルについては [R] asclogit を参照ください。

1. 条件付きロジスティック回帰 Example 1

2. マッチングの取れた症例対照データ Example 2

3. 重みの使用 Example 3

4. 固定効果ロジット Example 4


6

Stata13 whitepapers

mwp-183

clogit postestimation - 推定後機能

clogitコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] clogit postestimation の

セクション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predictコマンドについて、その機能概要

と用例を紹介します。

1. predictコマンド Example 1


7

Stata13 whitepapers

mwp-179

cnsreg - 制約付き線形回帰

cnsregコマンドは制約付き線形回帰モデルをフィットさせます。

1. cnsregの用例 Example 1

Example 2

2. 推定後機能


8

Stata13 whitepapers

mwp-163

glm - 一般化線形モデル

glmは一般化線形モデルのフィットを行います。推定の手法としては IRLSと Newton-Raphson法が選択で

きます。

1. 一般化線形モデル

2. glmの用例 Example 1

Example 2

3. 分散推定法 Example 3

Example 4

4. ユーザ定義関数


9

Stata13 whitepapers

mwp-164

glm postestimation - 推定後機能

glmコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] glm postestimation のセク

ション“Description”をご参照ください。本 whitepaper では predict コマンドについてその用例を紹介し

ます。



10

Stata13 whitepapers

mwp-186

blogit/bprobit/glogit/gprobit - ロジスティック/プロビット回帰（グループデータ）

blogit/bprobitコマンドはグルーピングされたデータに対して、最尤法によるロジスティック/プロビット

モデルのフィットを行います。これに対し glogit/gprobitコマンドは同じくグルーピングされたデータに

対して、重み付き最小 2乗法によるロジスティック/プロビットモデルのフィットを行います。

1. blogit/bprobitコマンド Example 1

Example 2

2. glogit/gprobitコマンド Example 3

Example 4

3. 推定後機能


11

Stata13 whitepapers

mwp-173

gmm - 一般化モーメント法

gmm は一般化モーメント法による推定を行います。モーメント方程式は数式として記述するのが一般的です

が、プログラムとして規定することも可能です。

1. 一般化モーメント法

2. Substitutable expressions Example 1

Example 2

3. 加重行列と 2段階推定 Example 3

4. 標準誤差の算出

5. 指数（ポアソン）回帰モデル Example 4

Example 5

Example 6

6. 導関数の指定 Example 7

Example 8

7. パネルデータに対する指数回帰モデル Example 9

Example 10

Example 11

8. 合理的期待モデル Example 12

9. システム推定法 Example 13

10. 動的パネルデータモデル Example 14

Example 15

Example 16

Example 17

11. モーメント評価プログラム詳細


12

Stata13 whitepapers

mwp-174

gmm postestimation - 推定後機能

gmm コマンド実行後に利用できる postestimation 機能の一覧については [R] gmm postestimation のセ

クション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは gmmに固有の estat overidコマンドについ

てその機能と用例を紹介します。

1. estat overidコマンド Example 1


13

Stata13 whitepapers

mwp-161

intreg - 区間回帰

intreg は区間回帰 (interval regression) の機能を提供するコマンドで、tobit（[R] tobit (mwp-159 ) 参

照）の概念をより一般化したものと言えます。

1. 区間回帰

2. intregの用例 Example 1


14

Stata13 whitepapers

mwp-202

intreg postestimation - 推定後機能

intreg コマンド実行後に利用できる postestimation 機能の一覧については [R] intreg postestimation

のセクション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predict コマンドと margins コマンド

について、その機能概要と用例を紹介します。

1. 推定後機能 Example 1


15

Stata13 whitepapers

mwp-082

ivregress - 操作変数法による線形回帰

説明変数が誤差項と相関を持つ場合、OLS推定量には不偏性も一致性も期待できなくなります。そのような

場合には操作変数を用いた推定が必要となります。

1. OLSの前提条件

2. OLS推定量の性質

3. 確率的説明変数

4. 操作変数法

5. 2段階最小 2乗法

6. ivregressの用例 Example 1

Example 2

Example 3

Example 4


16

Stata13 whitepapers

mwp-196

ivregress postestimation - 推定後機能

ivregress コマンド実行後に利用できる postestimation 機能の一覧については [R] ivregress postes-

timation のセクション“Description”をご参照ください。本 whitepaper では ivregress に固有の機能で

ある

◦ estat endogenous

◦ estat firststage

◦ estat overid


1. estat endogenous Example 1

Example 2

2. estat firststage Example 3

Example 4

3. estat overid Example 5


17

Stata13 whitepapers

mwp-193

logit - ロジスティック回帰

logitコマンドはロジスティック回帰モデルのフィットを行います。なお、ロジスティック回帰の基本的な考

え方、及び logisticコマンドとの違いについては mwp-039 をご参照ください。

1. logitの用例 Example 1

2. モデル識別 Example 2


18

http://www.math-koubou.jp/stata1403.html�

Stata13 whitepapers

mwp-194

logit postestimation - 推定後機能

logitコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] logit postestimation のセ

クション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predict コマンドと margins コマンドの用

例について解説します。


2. marginsコマンド Example 2


19

Stata13 whitepapers

mwp-090

mlogit - 多項ロジスティック回帰

従属変数が名義変数であった場合、それのモデル化には通常、多項ロジスティック回帰 (multinomial logistic

regression) が用いられます。本 whitepaper では多項ロジスティック回帰の機能を提供する mlogit コマン

ドの機能概要と用法について説明します。

1. 多項回帰モデル

2. mlogitの用例 – 共変量のない場合

3. mlogitの用例 – 共変量が離散変数の場合

4. ベースアウトカムの変更

5. mlogitの用例 – 共変量が連続変数の場合

6. mlogitの用例

7. 推定後機能の用例

補足１


20

Stata13 whitepapers

mwp-091

mprobit - 多項プロビット回帰

従属変数が名義変数であった場合、それのモデル化に多項プロビット回帰 (multinomial probit regression)

を用いることもできます。本 whitepaperでは多項プロビット回帰の機能を提供する mprobitコマンドの機

能概要と用法について説明します。同様の機能である多項ロジスティック回帰については mwp-090 をご参照

ください。

1. 多項プロビット回帰モデル

2. mprobitの用例 – 共変量のない場合

3. mprobitの用例 – 共変量が離散変数の場合

4. ベースアウトカムの変更

5. mprobitの用例 – 共変量が連続変数の場合

6. mprobitの用例


補足１


21

Stata13 whitepapers

mwp-178

nl - 非線形最小 2乗推定

nlコマンドは任意の非線形回帰関数を最小 2乗法によりフィットさせます。

1. 置換可能数式 Example 1

2. 置換可能数式プログラム

3. 組込み関数

4. lnlsq()オプション

5. その他の用途

6. 重み

7. エラーへの対処

8. 収束上の問題

9. 関数評価プログラム


22

Stata13 whitepapers

mwp-203

nl postestimation - 推定後機能

nlコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] nl postestimation のセクショ

ン“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predict コマンドと margins コマンドについてそ

の用例を紹介します。

1. 推定後機能 Example 1


23

Stata13 whitepapers

mwp-088

ologit - 順序ロジスティック回帰

従属変数が順序変数であった場合、それのモデル化には通常、順序ロジスティック回帰 (ordered logistic

regression) や順序プロビット回帰 (ordered probit regression) が用いられます。本 whitepaperでは順序ロ

ジスティック回帰の機能を提供する ologitコマンドの機能概要と用法について説明します。なお、順序プロ

ビット回帰については mwp-089 をご参照ください。

1. 順序回帰モデル

2. ologitの用例 – 共変量のない場合

3. ologitの用例 – 共変量が 1つの場合

4. logitとの対比

5. ologitの用例 Example 1

Example 2


24

Stata13 whitepapers

mwp-198

ologit postestimation - 推定後機能

ologit コマンド実行後に利用できる postestimation 機能の一覧については [R] ologit postestimation

のセクション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predictコマンドについて、その機能概

要と用例を紹介します。

1. predict Example 1


25

Stata13 whitepapers

mwp-089

oprobit - 順序プロビット回帰

従属変数が順序変数であった場合、それのモデル化には通常、順序ロジスティック回帰 (ordered logistic

regression) や順序プロビット回帰 (ordered probit regression) が用いられます。本 whitepaperでは順序プ

ロビット回帰の機能を提供する oprobitコマンドの機能概要と用法について説明します。なお、順序ロジス

ティック回帰については mwp-088 をご参照ください。

1. 順序プロビット回帰モデル

2. oprobitの用例 – 共変量のない場合

3. oprobitの用例 – 共変量が 1つの場合

4. probitとの対比

5. oprobitの用例 Example 1


26

Stata13 whitepapers

mwp-199

oprobit postestimation - 推定後機能

oprobitコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] oprobit postestimation



1. predict Example 1


27

Stata13 whitepapers

mwp-087

poisson - ポアソン回帰

従属変数がある事象の発生回数を表すカウントデータであった場合、それのモデル化には通常ポアソン回

帰(poisson regression) が用いられます。本 whitepaper では poisson コマンドの機能概要と用法について

説明します。なお、よりバラツキの大きいモデルをフィットさせたい場合には負の二項分布回帰 (negative

binomial regression) を選択する方法もあります。nbregコマンドについては [R] nbreg をご参照ください。

1. ポアソン分布

2. ポアソン回帰

3. 実験 1 – 共変量なしのケース

4. 実験 2 – 単一共変量のケース

5. exposure()オプション

6. poissonの用例 Example 1

Example 2

補足１

補足２


28

Stata13 whitepapers

mwp-197

poisson postestimation - 推定後機能

poissonコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] poisson postestimation

のセクション“Description”をご参照ください。本whitepaperでは poissonに固有の機能である estat gof


1. estat gof Example 1


29

Stata13 whitepapers

mwp-184

probit - プロビット回帰

probitコマンドは最尤法によりプロビットモデルのフィットを行います。グルーピングされたデータを対象

とする場合には bprobitコマンドを使用してください（[R] glogit (mwp-186 ) 参照）。

1. プロビット回帰モデル Example 1

2. ロバストな標準誤差 Example 2

Example 3

3. モデル識別 Example 4


30

Stata13 whitepapers

mwp-185

probit postestimation - 推定後機能

probit コマンド実行後に利用できる postestimation 機能の一覧については [R] probit postestimation





31

Stata13 whitepapers

mwp-162

qreg/iqreg/sqreg/bsqreg - 分位点回帰

qregは中央値回帰の機能を含む分位点回帰 (quantile regression) モデルのフィットを行います。本 white-

paperでは qregの系統に属する iqreg/sqreg/bsqregコマンドの機能、用法についても解説します。

1. 中央値回帰 Example 1

Example 2

2. 一般的な分位点回帰 Example 3

3. bsqregの用例 Example 4

4. iqreg, sqregの用例 Example 5

5. パラメータの意味


補足１


32

Stata13 whitepapers

mwp-099

reg3 - 3段階最小 2乗法

reg3は説明変数中に内生変数を含む多変量線形回帰モデルに対し 3段階最小 2乗法 (3SLS: three-stage least

squares) を適用し、モデルのフィットを行います。

1. 3段階最小 2乗法

2. reg3の用例 Example 1

Example 2

Example 3

Example 4


33

Stata13 whitepapers

mwp-201

reg3 postestimation - 推定後機能

reg3コマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] reg3 postestimation のセ

クション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predictコマンド、及び Stata13で新たにサ

ポートされた forecastコマンドについて、その用例を紹介します。


2. forecastコマンド Example 2


34

Stata13 whitepapers

mwp-098

sureg - 見かけ上無関係な回帰

suregは多変量線形回帰モデルに対し、見かけ上無関係な回帰 (SUR: seemingly unrelated regression) 機能

を提供します。説明変数中に内生変数が含まれる場合には reg3コマンド（[R] reg3 (mwp-099 ) 参照）を使

用する必要があります。

1. SUR回帰

2. suregの用例 Example 1

Example 2


35

Stata13 whitepapers

mwp-200

sureg postestimation - 推定後機能

suregコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] sureg postestimation の

セクション“Description”をご参照ください。本 whitepaperでは predictコマンドについて、その機能概要

と用例を紹介します。


Example 2


36

Stata13 whitepapers

mwp-159

tobit - Tobit回帰

tobitは従属変数の値が左打切りや右打切りを伴う場合に線形回帰モデルのフィットを行います。

1. Tobit回帰

2. tobitの用例 Example 1

Example 2

Example 3


37

Stata13 whitepapers

mwp-160

tobit postestimation - 推定後機能

tobitコマンド実行後に利用できる postestimation機能の一覧については [R] tobit postestimation の

セクション“Description”をご参照ください。本 whitepaper では margins コマンドの用例について解説し

ます。

1. 限界効果

2. marginsの用例 Example 1


38

br002a - math-koubou.jp · ivregress 操作変数法による ... boxcox...

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