在Stata中,聚类稳健标准误(Cluster-Robust Standard Errors)是一种用于调整标准误的方法,特别适用于数据存在聚类结构(如个体、时间或空间上的聚集)时。以下是关于Stata中聚类稳健标准误命令的详细解答: 1. 确定Stata软件中实现聚类稳健标准误的命令 在Stata中,实现聚类稳健标准误的主要命令包括reg、xtreg等,配合相应的...
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 223、转发人数 45, 视频作者 北五环魏工, 作者简介 这个
在进行回归分析时,如果数据存在聚类结构(如地区、行业等),传统的标准误估计可能不再适用,此时需要使用聚类稳健标准误(Cluster-robust Standard Errors)。在Stata中,可以通过在xtreg命令中加入vce(cluster clustervar)选项来实现。 这里,id是聚类变量(例如地区或行业标识符),vce(cluster id)选项告诉Stata在计算标准误时...
Stata 17的新功能(一):双重差分法(DID)的官方命令 由于DID本质上为面板数据的双向固定效应模型,故一般使用聚类稳健标准误(cluster-robust standard errors)进行统计推断。然而,若聚类数目太小,则会导致偏差;因为大样本理论要求聚类数目足够大,才能保证所估计的标准误收敛到真实的标准误。Stata 17的DID官方命令提供了在...
其中,“c.z1##c.z2”包含了z1,z2与z1z2三项,而前缀“c.”表示将z1与z2均视为连续变量(continuous variables)。必选项“group(id2)”表示以变量id2作为聚类变量(cluster variable),以此计算聚类稳健的标准误(cluster-robust standard errors),而必选项“time(t2)”表示以变量t2作为时间变量。
在Stata 17中,在使用命令lasso或elasticnet时,可通过新增选择项 “cluster(clustvar)” 来处理聚类数据。进一步,对于使用Lasso进行统计推断的命令,比如poregress(表示partialing-out regress),则可使用Stata 17的新增选择项 “cluster(clustvar)” 来得到聚类稳健的标准误(cluster-robust standard errors)。
在Stata 17中,在使用命令lasso或elasticnet时,可通过新增选择项 “cluster(clustvar)” 来处理聚类数据。进一步,对于使用Lasso进行统计推断的命令,比如poregress(表示partialing-out regress),则可使用Stata 17的新增选择项 “cluster(clustvar)” 来得到聚类稳健的标准误(cluster-robust standard errors)。
vce(robust)和vce(cluster): 前者适用于异方差且观测值之间独立情况(heteroscedasticity-consistent standard errors);后者 适用于异方差且允许观测值组内相关。例如cluster(group)的含义是:假设干扰项在 group 之间不相关,而在 group 内部存在相关性。 若group 代表行业类别,则表示行业间的公司所面临的随机干扰不相关,...
为了得到异方差稳健标准误,我们可以使用robust选项,如下所示: ```stata。 regress Y X, robust。 ```。 通过添加robust选项,我们告诉Stata使用异方差稳健标准误来估计回归系数的标准误。这样做可以有效地解决异方差带来的标准误不准确的问题。 除了使用robust选项之外,我们还可以使用cluster选项来进行聚类异方差稳健...
实际上,由于 cluster–robust standard errors 已经在相同水平上就行了调整,上述做法可以避免对固定效应的双重惩罚。当然,这并不是reghdfe命令独有的,xtreg和xtivreg2命令同样适用。 例如,当控制了turn和trunk固定效应,以及在聚类到turn时,我们在计算自由度时,并不考虑由于turn固定效应损失的自由度。