如何使用旧回归中存储的 e(b) 进行预测
How to use predict with stored e(b) from old regression
我知道可以得到如下预测值：
reg y x1 x2 x3
predict pred_values
假设我 运行 回归并存储值：
reg y x1 x2
matrix stored_b = e(b)
然后我 运行 又一次回归（无所谓）。
是否可以使用 predict 命令使用 stored_b 而不是当前的 e(b)？
（当然，我可以根据stored_b手动计算生成预测值，但如果系数很多，这会很乏味。）
无需创建 matrix。 Stata 具有有助于完成任务的命令。试试 estimates store 和 estimates restore。一个例子：
clear
set more off
sysuse auto
// initial regression/predictions
regress price weight
estimates store myest
predict double resid, residuals
// second regression/prediction
regress price mpg
predict double residdiff, residuals
// backup and predict from initial regression results
estimates restore myest
predict double resid2, residuals
// should pass
assert resid == resid2
// should fail
assert resid == residdiff
我知道可以得到如下预测值：
reg y x1 x2 x3
predict pred_values
假设我 运行 回归并存储值：
reg y x1 x2
matrix stored_b = e(b)
然后我 运行 又一次回归（无所谓）。
是否可以使用 predict 命令使用 stored_b 而不是当前的 e(b)？
（当然，我可以根据stored_b手动计算生成预测值，但如果系数很多，这会很乏味。）
无需创建 matrix。 Stata 具有有助于完成任务的命令。试试 estimates store 和 estimates restore。一个例子：
clear
set more off
sysuse auto
// initial regression/predictions
regress price weight
estimates store myest
predict double resid, residuals
// second regression/prediction
regress price mpg
predict double residdiff, residuals
// backup and predict from initial regression results
estimates restore myest
predict double resid2, residuals
// should pass
assert resid == resid2
// should fail
assert resid == residdiff