stata

python固定效应模型_panel data做固定效应模型时有下列几种方法

以下是引用maximus11111在2008-3-2112:44:00的发言：1、直接用xtreg命令：xtregyx,i(id)fe不对吧，I(ID)，fe就是这个意思啊下面可是stata8的help
半泽和莉娜·2022-12-05 10:44

如何用Stata完成（shui）一篇经济学论文（八）：日期转换

目录日期转换formatsort这篇在我草稿里放了很久，一直不想写，因为日期和画图不难，但很烦。首先，我们为什么要转换日期？数据中的日期只是个摆设时，转化日期不是必要的。比如你不用画时间为横坐标的图或者回归与日期没有直接关系，当然不用转化日期（多一事不如少一事），或者直接把日期转化为数字类型也行，一般我们日期都是年月日，其实已经可以按大小排序了。如果要画时间为横坐标的图或者利用时间序列搞事情时，才
历厉小白·2022-12-04 21:59

机制检验——中介检验

use"http://www.stata-press.com/data/r15/gsem_multmed",clear///三步法regperformsupport//分析x和y之间的关系regsatissupport
渐无书_hu·2022-12-04 11:13

stata滞后、前置、异质性

滞后滞后一阶：genlx=L.x滞后两阶：genl2x=L2.x前置前置一阶：genfx=F.x前置两阶：genf2x=F2.X异质性regyxifz==1regyxifz==0
weixin_47072998·2022-12-04 11:13

stata使用merge函数类型不匹配的解决办法

问题描述现有数据中城市变量是str33类型，而匹配数据中城市变量是str34类型，使用merge函数匹配时只匹配成功少量数据，而本来具有相同匹配变量的数据却无法匹配成功。variable城市wasstr33,nowstr34toaccommodateusingdata'svalues比如匹配城市为七台河市，年份为2007年的数据，虽然在两个数据集中都有这两个变量，而且不存在名称错误，但是仍然没有匹
Triumph19·2022-12-04 11:07

如何解决stata数据管理器中变量变红的问题

目标：解决open变量变红的问题网上说可以通过以下代码解决（实际上是缘木求鱼）encodeencode红色数字的变量名,gen(新产生的变量名)自己尝试用这个代码之后，发现对应变量不是红色了，但变成了蓝色。我开始以为问题已经解决了，但是从实证回归的结果看，实证结果明显和既有的大部分研究不一致。而且实证结果随着控制变量的增减而变化很大，核心解释变量不仅数值变化较大，而且连方向也变了。于是，一开始我怀
Triumph19·2022-12-04 11:37

解决stata安装外部命令报错cannot write in directory C:\Users\�ƿ���\ado\plus\_

参考网址：https://bbs.pinggu.org/thread-10685955-1-1.htmlado文件下没有plus文件夹在do文件或命令行中输入以下三个命令sysdirsetPLUS"D:\stata17
Triumph19·2022-12-04 11:37

Stata：机制检验，如何判断是不是遮掩效应？

（一）开篇温忠麟和叶宝娟，2014，中介效应分析:方法和模型发展，心理科学进展，22(05)：731-745。做面板数据的机制检验，一定要看这篇文章，看看机制检验怎么判断，存在中介效应？还是遮掩效应。以及在两种情况下分别该怎么分析。（二）中介效应介绍首先来看一些，什么是中介。中介效应：通俗来说，我们分析自变量X对因变量Y产生的影响，如果变量X通过影响变量M来影响变量Y，那么这个变量M就是中介变量。
hellolijunshy·2022-12-04 11:07

Stata：用交互项做分组回归，结果如何分析

这是来自：纪洋,王旭,谭语嫣,黄益平.经济政策不确定性、政府隐性担保与企业杠杆率分化[J].经济学(季刊),2018,17(02):449-470.的部分结果。分析交互性结果：就看（1）就行。基准回归系数是0.036；而交互性系数为-0.0586.说明是否是非国企这两组样本的回归系数方向相反。即对于国企（虚拟变量为0）的影响是正的；对于非国企（虚拟变量为1）的影响是负的。
hellolijunshy·2022-12-04 11:06

Stata：面板数据模型的完整步骤（NPL与企业绿色创新）

有两种步骤可以选择：第一种：第一步：设定面板数据格式第二步：对主要变量做描述性分析第三步：做基准回归第四步：做中介效应（也称机制检验），找中介变量第五步：做异质性分析（将样本分组）第六步：内生性检验第七步：稳健性检验（包括替换主要变量，更改模型方法等）第八步：调节效应可做可不做第二种：（1）基准回归（包括用OLS、WLS以及FE等多个模型算出回归结果放在一起）（2）内生性检验（3）稳健性检验）（更
hellolijunshy·2022-12-04 11:36

一套完整的基于随机森林的机器学习流程（特征选择、交叉验证、模型评估））...

（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）数据格式和读入数据输入数据为标准化之后的表达矩阵
生信宝典·2022-12-03 21:30

SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

p=10809本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况
·2022-12-03 12:20

R语言Poisson回归的拟合优度检验

许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。
拓端研究室TRL·2022-12-03 12:18

广义线性模型（Generalized linear model）

本文为学习医咖会小课堂中《广义线性模型-stata教程》记录。对于数学原理，我没有深究，主要目的是为了理解glm是个啥？
AbigaleXinn·2022-12-02 14:19

如何检测anaconda的第三方库安装成功_小白必看！Anaconda安装全攻略

爬虫俱乐部将于2020年8月25日至28日在线上举行Stata数据分析法律与制度专题训练营，主要是为了让学员掌握Stata软件进阶操作，涉及内容包括基本字符串函数及其应用、正则表达式、法律与制度数据网络爬虫技巧
weixin_39743423·2022-12-01 09:38

计量经济学及Stata应用 5.12 多元回归的Stata实例

1、多元回归regressyx1x2x3regyx1x2x32、解释定义1）右上角Numberofobs：样本容量NF(n,N)：F统计量，自由度为k（约束条件）、m(N-K)——检验整个方程的联合显著性Prob>F：F统计值对应的P值（0.0000：极小概率事件，显著；>0.1，解释方程基本没用，设计有问题不显著）R-squared：所有的解释变量(x)可以解释y的变得约有R2%的变动（可以由x
勇敢驴驴·2022-11-30 01:17

Stata面板设置与面板数据多元线性回归与泊松回归命令

1.设置面板[XT]xtset–Declaredatatobepaneldataxtsetpanelvartimevar[,tsoptions]#examplextsetbusiness_idyear常用面板数据命令(具体用法用help查一下)xtset:Declareadatasettobepaneldataxtdescribe:Describepatternofxtdataxtsum:Summ
羊羊猪·2022-11-30 01:16

多元线性回归分析（Stata）

本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：清风数学建模：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi一、前言二、回归分析简介该问题可通过后文提到的标准化回归解决。三、数据的简介3.1数据的分类3.2数据的收集四、对数据的处理详见《Excel对数据进行预处理》文件。五、内生性的探究（实际操作时不是很重要）六、分类变量的设置
Wolves_YY·2022-11-30 01:15

Python常见问题与解决方案

数据读入与写入9.缺失值问题np.nan,None,NaT10.使用Python输出回归表格11.特殊结构数据整理12.估计系数联合检验（Waldtestsviastatsmodels）13.Python与STATA
HUT_Econometrics·2022-11-29 16:23

STATA画图命令（三）

一、条形图*数据来源：统计学（贾俊平第七版）课本P45数据例3.3（主页资源中有）条形图（barchart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图（columnchart）。graphbarsum,over(var1)//根据var1变量分类绘制条形图例：gn=1graphbar(sum)n,over(顾客性别)//分类统计性别并作图graph
九九jiujiu·2022-11-29 04:38

STATA描述性统计

（1）数据概要describe///描述命令输出结果包含每个变量的名称、存储方式、显示格式、变量标签和变量值标签codebook[var]///详细观察wage变量的相关情况summarize[varlist][if][in][weight][,options][,options]：detail产生更加详细的统计变量,包括偏度、峰度、最小、最大meanonly仅计算和显示平均数，该选项在编程中比较
九九jiujiu·2022-11-29 04:07

STATA变量的相关操作

建立新的变量——generategenerate[type]newva=exp[if][in]type是可选项用于指定创建的变量的类型类型包括byte、int、long、float、double，Newva表明新创建的变量名称，exp是关于变量赋值的表达式。例：geneduc2=educ^2geneduc_exper=educ*experifeduc>=9 //生成交叉项genlogexper=l
九九jiujiu·2022-11-29 04:37

STATA画图命令（一）

绘制散点图[twoway]scattervarlist[if][in][weight][,options]实际上以下三种形式都可以被识别：graphtwowayscatter...twowayscatter...scatter...若命令后紧跟两个变量，默认第一个变量为y轴变量（因变量），第二个变量作为x轴变量（自变量）；若不只有两个变量，除最后一个（自变量）外，其他为因变量。scattery1v
九九jiujiu·2022-11-29 04:37

STATA画图命令（二）

曲线标绘图和连线标绘图[twoway]linevarlist[if][in][,options]//绘制曲线标绘图quietlyregressmpgweight //quietly要求不显示回归结果，简写为quipredicthat //得到预测值hatpredictstdf,stdf //得到预测的标准差genlo=hat-1.96*stdf //构建置信度为95%的双侧检验t值置信区间下限ge
九九jiujiu·2022-11-29 04:37

ADF单位根检验三种形式_[STATA] 时间序列模型 ARIMA检验

___________________(R)/__/____//____/___///___///___/13.1Statistics/DataAnalysis此次系列文章的主题是通过Stata软件来分析时间序列的平稳和非平稳关系
weixin_39586526·2022-11-28 23:04

lm做自相关做几阶_lm检验(lm检验怎么判断是几阶自相关)

可以在STATA中直接使用命令得.在得到模型后，检验残差序
weixin_39806288·2022-11-28 19:14

stata中安装meta分析模块

1.在stata中找到：帮助——搜索——输入meta_dialog——确定2.选择proof123.点击安装4.创建profile.do文件ctrl+9创建do文件——将下面的代码复制到文件中——重命名为
Unacandoit·2022-11-28 09:53

Lasso回归（Stata）

本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：清风数学建模：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi前言一、lasso回归的应用这里因为Stata
Wolves_YY·2022-11-27 19:24

matlab相关性分析_Eviews、Stata、Python、Matlab、R相关分析教程汇总

1相关分析简介相关分析，是研究变量之间相关关系的一种重要方法；相关分析方法，不仅可以对变量之间的相关性进行研究，正相关负相关进行说明，还可以对变量之间的相关程度进行说明；相关分析能够说明变量之间相互依存关系，若是变量之间相关系数值很大，那就说明变量之间存在很强的相关性。相关分析目的在于研究和讨论各个变量之间的密切程度或者关联程度。对于变量之间的相关方向以及相关程度都可以通过相关分析进行统计分析，对
weixin_39840111·2022-11-27 17:48

数学建模笔记（六）利用Stata进行多元回归分析知识点笔记及代码操作

回归分析：回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务：通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数回归、生存回归其划分的依据是因变量Y的类型Y：俗称因变量，即因为别人的改变，而改变的变量。在实际应用中，Y常常是我们需要研究
yan_nLiiiiii·2022-11-27 11:25

多元线性回归模型_零基础的同学如何用stata做多元线性回归模型？

多元线性回归是什么什么是多元线性回归？多元线性回归：在回归分析中，如果自变量的个数是两个或是两个以上，就被称之为多元回归。实际分析当中，一种现象往往是与多种因素相互联系的，多个自变量的最优组合对因变量进行估计或者预测，往往比只用一个自变量估计或预测会更加有效，也比较符合实际情况。因此，多元线性回归模型的意义相对来说会更好一些。什么情况下做多元线性回归？多元线性回归，通常是指某种市场现象受两个或者多
weixin_39978276·2022-11-27 11:25

stata：第五章 多元回归模型

应用stata学习计量经济学原理第五章多元回归模型本章代码第五章多元回归模型本章代码*setupversion11.1capturelogclosesetmoreoff*openloglogusingchap05
HarryStudyPython_ing·2022-11-27 11:54

回归分析（stata实例详细解答过程）

我们运用stata软件解决此问题。第一问在第一问中要求我们，以评
每天被自己菜醒(´;︵;`)·2022-11-27 11:53

多元线性回归分析（Stata）

目录一、回归分析的介绍与分类二、多元线性回归模型的条件1.线性理解与内生性问题研究2.异方差问题3.多重共线性问题一、回归分析的介绍与分类回归分析的任务是：通过研究自变量X和因变量Y的关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的三个关键字：相关性、因变量Y、自变量X常见的回归分析有五类（划分的依据是因变量Y的类型）：线性回归：因变量Y为连续性数值变量，例如GDP的增长率0-1回归：因
linengcs·2022-11-27 11:22

Python与Stata交互——用Python写Stata代码（os模块的应用）：以清洗NCDC数据为例

Python与Stata交互——用Python写Stata代码（os模块的应用）：以清洗NCDC气象数据为例问题和基本思路问题基本思路代码和结果Stata是计量经济学的最有名的软件，但是其自身存在一些缺陷
dyg66·2022-11-26 19:20

处理效应模型stata实例_重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）...

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）。感觉从来没有一个模型有这么多的名字。
律姐有范儿·2022-11-26 18:26

计量经济学及Stata应用 陈强 第十章工具变量法习题10.5

10.5使用数据集acemoglu.dta复制Acemogluetal.(2001)的部分结果。该数据集包含64个曾为欧洲殖民地的国家，主要变量为logpgp95（1995年人均GDP，购买力平价），avexpr（1985-1995年间的平均产权保护程度，0为最低，10为最高），lat_abst（首都纬度的绝对值除以90），以及logem4（殖民者死亡率的对数）（1）使用稳健标准误，把logpgp
希斯克利·2022-11-26 12:56

Stata：工具变量法（2SLS）及其三种检验代码

regyx1x2estimatesstoreolsivregress2slsyx1(x2=z1z2)怀疑x2为内生变量estimatesstoreivhausmanivols,constantsigmamore对于DWH检验，可使用：estatendogenous2SLS的Stata
宋锦纹·2022-11-26 12:26

python 工具变量回归_stata工具变量法一例：使用2SLS进行ivreg2估计及其检验

作为OLS回归不符合假定的问题，还包括解释变量与随机扰动项不相关。如果出现了违反该假设的问题，就需要找一个和解释变量高度相关的、同时和随机扰动项不相关的变量，作为工具变量进行回归。工具变量通常采用二阶段最小二乘法(2SLS)进行回归，当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需要用GMM等方法进行估计，除此之外还需要对工具变量的弱工具性和内生性进行检验。1数据与要求以stat
宇文复·2022-11-26 12:55

stata中计算公式命令_Stata: 工具变量法 (IV) 也不难呀！

连享会·推文专辑：Stata资源|数据处理|Stata绘图|Stata程序结果输出|回归分析|时间序列|面板数据|离散数据交乘调节|DID|RDD|因果推断|SFA-TFP-DEA文本分析+爬虫|空间计量
爱吃火锅的上官燕·2022-11-26 12:24

stata中_stata中工具变量的检验

在使用工具变量法时，必须对工具变量的有效性进行检验。如果工具变量不有效，则可能导致估计不一致，或估计量的方差过大。为此，需要进行一系列的检验。1.首先，检验解释变量是否具有内生性。使用工具变量法的前提是存在内生解释变量，即随机扰动项中有遗漏变量与解释变量相关，使用的检验为“豪斯曼检验”，如果拒绝H0，则说明x2为内生解释变量，需要使用工具变量法，反之则说明所有的解释变量均外生，则应使用OLS。相应
weixin_39526741·2022-11-26 12:24

自用：Stata工具变量检验标准

关于工具变量的运用，以下视频讲解的比较清楚，自己仅记录一点想法工具变量法IV丨原理、stata命令、例文_哔哩哔哩_bilibili1.外生性证明①如果工具变量个数=内生变量个数，即恰好识别，则无法从统计上检验
RonZhaoJH·2022-11-26 12:50

Stata：2sls 内生变量 工具变量

一、什么是内生性？内生性问题是解释变量与扰动项相关导致的，具体的表现形式有遗漏变量、双向因果和测量误差。遗漏变量遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但是没有控制。此时该变量会跑到扰动项中，造成扰动项与解释变量相关。双向因果双向因果是指核心解释变量A和被解释变量B互相影响。假设扰动项发生正向冲击，B会增加，则A发生变动，如此就有核心解释变量A和扰动项相关。此时，如果B对A有正向影
hellolijunshy·2022-11-26 12:17

stata 工具变量法【计量经济系列（七）】

stata工具变量法【计量经济系列（七）】文章目录1.内生性2.工具变量3.2SLS（二阶段最小二乘法）4.弱工具变量5.工具变量外生性的过度识别检验6.豪斯曼检验6.1传统豪斯曼6.2杜宾-吴-豪斯曼检验
侯小啾·2022-11-26 12:47

Stata实证：一键显著代码免费教程，拯救你的论文

目录一、写在前面二、使用Python生成可变变量组合三、Stata代码四、更进一步-寻找中介效应的控制变量一、写在前面！！！！！！寻找让核心变量显著的控制变量组合！！！！！！！！！
托马斯拉丁·2022-11-26 11:50

【数模/预测】岭回归和Lasso回归

文章目录最小二乘法岭回归Lasso回归Stata进行Lasso回归什么情况使用Lasso回归最小二乘法多元线性回归，假设x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,..
智子、·2022-11-25 23:43

伪回归检验matlab,计量经济学常见问题汇总

如何将stata输出结果与报表word或者excel结合呢？
weixin_39829073·2022-11-25 11:08

检测pytorch是否使用GPU的方法

利用gpustat或nvidia-smi实时监控GPU使用率安装gpustataptinstallgpustat启动gpustatwatch-n1--colorgpustat--color每秒输出实时监测结果
欧二lord·2022-11-24 08:41

stata F值缺失_截面数据空间计量模型空间误差模型及Stata操作和应用

就stata而言，有许多用户编写的工具可以从ssc服务器或其他来源下载。
weixin_39914938·2022-11-23 13:04

空间计量模型_截面数据空间计量模型空间滞后模型及Stata操作和应用

1横截面空间计量及Stata应用——空间滞后模型空间滞后模型(SpatialLagModel，SLM)主要
weixin_39665507·2022-11-23 13:34
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