导读 在数据分析中，模型选择至关重要，而信息准则（如AIC、BIC）和误差指标（如MSE、MAE）是评估模型优劣的重要工具。今天就来聊聊如何用Stata...
在数据分析中，模型选择至关重要，而信息准则（如AIC、BIC）和误差指标（如MSE、MAE）是评估模型优劣的重要工具。今天就来聊聊如何用Stata计算这些关键指标吧！🌟
什么是AIC和BIC？
AIC（赤池信息量准则）和BIC（贝叶斯信息准则）用于衡量模型拟合度与复杂度之间的平衡。简单来说，值越小越好！在Stata中，可以通过`estat ic`命令快速获取AIC和BIC值。例如，运行回归后直接输入此命令即可查看结果👇：
```stata
regress y x1 x2
estat ic
```
MSE与MAE又是什么？
MSE（均方误差）关注预测值与实际值间差异的平方平均值，适合强调大误差的影响；而MAE（平均绝对误差）则更关注整体偏差大小，对异常点敏感性较低。计算方法如下：
- MSE = Σ(y_i - ŷ_i)² / n
- MAE = Σ|y_i - ŷ_i| / n
在Stata中，可以使用`predict`生成预测值，并结合`egen`或手动编程实现计算。💡
无论是科研还是业务场景，合理利用这些指标都能帮助我们找到最优解！🚀💪
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