以下图的回归结果为例,判断组间系数差异显著的标准是分组变量与核心解释变量的交互项是否显著。 图中的分组变量M与核心解释变量X的交互项dumMarket#c.Tech_Power的p值为0.035,在5%的水平上显著,故可以得到组间系数差异显著的结论。 结果汇报可以参考吕冰洋等(2022)的做法,在分组回归表中报告系数差异P值,并在注释中...
Stata:如何进行分组回归后组间差异系数检验 分组回归后组间差异系数检验在 stata 中实现主要包括如下三种方法: 1、引入交叉项(Chow 检验) 2、基于似无相关模型的检验方法 (suest) 3、费舍尔组合检验(Permutation test) 1、suest方法webuseincome regressinceduexpifmale estimatesstoreMale regressinceduexpif!male es...
bdiff , group(IS_SOE ) model(reghdfe y1 x1 controls , absorb(fixed_effects ) vce(robust ) ) reps(2000) 费舍尔组合检验结果示意 结果解释:第1列变量名,第2列两组之间的估计系数差异值(如果分组变量为0的那组比1的那组大,就是正,否则就是负),第3列超出这个差异出现的频数,第4列根据模拟次数和出...
首先,我们需要进行分组回归。假设我们有一个自变量x和一个因变量y,我们想要将样本数据按照另一个变量z进行分组回归。我们可以使用如下命令进行分组回归: ``` reg y x i.z ``` 其中,i.z表示将变量z转化为虚拟变量,即进行分组回归。 接下来,我们需要进行回归系数差异检验。Stata提供了多种方法进行回归系数差异检...
在 Stata 中，我们可以利用 suest 命令进行 SUR 检验。执行步骤如下：1. 分别对白人组和黑人组执行 OLS 估计。2. 使用 suest 命令连接两个估计结果。3. 对组间系数差异进行检验。通过 suest 命令执行 SUR 检验后，我们可以得到检验结果。同样地，我们也可以使用 bdiff 命令来简化这一过程。bdiff ...
以样本分为东部和西部为例，回归后我们可以看到各自组的回归系数，但组间系数是否存在差异，则不得而知。若想探究组间差异，可以考虑引入交乘项。然而，引入交乘项也会使模型变得更加复杂，降低与其他模型的可比性。因此，有时我们仍需采用分组回归的方法。随后，有人专门开发了用于分组回归系数差异检验的...
两组分组数据分别用同一个模型做回归分析。模型如: y=α1+α2*X+α3*Ctrl+α4 ,其中X为核心解释变量。两个回归结果中,核心解释变量的估计系数α2全部为三星显著,但系数大小不同,假定2001年-2006年组系数为 0.02,007年至2012年组为 0.85。在此结果下,不能用显著性来比较影响程度了,需要比较影响程度的不...
1.Number of obs 是样本容量 2.F是模型的F检验值，用来计算下面的P>F 3.P>F是模型F检验落在小...
可以看出,交乘项 [ttl_x_black] 的系数为 −0.01818, 对应的 p-value 为 0.756,表明 [ttl_exp] 的系数在两组之间并不存在显著差异。 我们也可以不事先生成交乘项,而直接采用 stata 的因子变量表达式,得到完全相同的结果: regwage i.black ttl_exp i.black#c.ttl_exp$xx ...
直接就会给出结果的，各个方程比较可以用f检验