3.2 clustermat 命令 4. 参考文献 5. 相关推文 相关课程 免费公开课 最新课程-直播课 关于我们 1. 简介 聚类分析是一种探索性的数据分析,用于分类观察和辨别不同的群体的多元统计分析方法; 将样本或变量根据数据特征 (内在相似性 ) 划分成不同类别,类别内的数据差异尽可能小,而类别之间的差异尽可能大; 它适...
在Stata中,可以通过在回归命令后添加vce(cluster cluster_variable)选项来进行聚类调整。其中,cluster_variable是代表聚类层次的变量。 3. 根据数据特性选择合适的cluster聚类调整参数 选择合适的聚类变量取决于数据的特性和研究目的。例如,如果研究的是不同地区之间的差异,那么地区变量可能是一个合适的聚类变量。如果研究的...
cluster2 gr_op_income ee energy_r l_toas l_toas2 ee_gdp ee_resce cash_ tangib _Icountry_2 _Icountry_3 _Icountry_4 _Icountry_5 _Icountry_6 _Icountry_7 _Icountry_8 _Icountry_9 _Icountry_10 _Icountry_11 _Icountry_12 _Icountry_13 _Icountry_14 _Icountry_15 _Icountry_16 ...
stata中cluster的用法 Stata中的cluster命令是用于进行聚类分析的工具。聚类分析是一种数据挖掘技术,用于将相似的数据点分组。该命令可以帮助研究人员发现数据集中的模式和关系,从而帮助他们做出更好的决策和预测。 在使用cluster命令时,需要指定要进行聚类分析的变量和聚类算法。常见的聚类算法包括K-means聚类和层次聚类。
在 Stata 中执行聚类分析时，可以使用 `cluster` 命令。例如，使用 `cluster kmeans` 命令进行 K 均值聚类，使用 `cluster dendrogram` 命令生成层次聚类树。执行命令后，Stata 会输出聚类结果、簇的数量、簇的中心等信息。5. 结果解释 在获取聚类结果后，需要对结果进行解释。这通常包括分析簇的分布、...
Cluster命令的作用是允许在Stata中进行群组数据的分析,它可以用于多种实际问题,包括时间序列数据、面板数据、跨群组数据等。它提供了很多有用的选项,可以允许用户控制如何处理群组数据。 cluster的一般语法如下: cluster [options]函数[if] [in] [weight] [exp] [, vce(options)] 其中,options是可选参数,可以用来...
如何在stata中 cluster 两个变量 相关知识点: 试题来源: 解析 SE/Robustvce(vcetype) vcetype may be conventional, robust, cluster clustvar, bootstrap, or jackknife一般是用来产生稳健标准误的常见是这样使用,vce(cluster,id),id是截面识别符反馈 收藏 ...
在Stata回归中,cluster和robust选项用于针对误差项的不同分布来对标准误进行调整估计。记录一下自己弄清楚的知识点,如有错误,敬请指正。, 视频播放量 1.4万播放、弹幕量 10、点赞数 146、投硬币枚数 108、收藏人数 225、转发人数 45, 视频作者 北五环魏工, 作者简介 这个
y表示被接受变量,x表示核心解释变量,$control1表示控制变量,i.year表示年份虚拟变量。cluster(i)表示个体层面的聚类稳健标准误,可以根据实际情况修改。 离散变量前要加 i. 前缀,否则将被视为连续变量;取值为0—1的虚拟变量,可以省略前缀 i.;连续变量则需...
xtreg waiting_all `income' worktime if any_time == 1, fe cluster(gestfips) //州固定效应,州集群方差 . est sto m4 //保存模型 输出结果:与only固定效应相比,系数一致,但标准误变小了,R方也变小了; 与only集群方差相比,系数变小了,标准误变小了,R方一致。