你可以使用regress命令并指定vce(cluster clustervar)选项来计算聚类标准误。其中,clustervar是你想要进行聚类的变量名。以下是一些具体的命令示例: 对于截面数据: stata reg y x1 x2, vce(cluster id) 在这个例子中,y是因变量,x1和x2是自变量,id是聚类变量。 对于面板数据: 在面板数据中,通常需要先使用...
1.1、普通标准误(robuststandard error) 1.2、稳健标准误(Heteroskedasticity-RobustStandard Error) 1.3、聚类稳健标准误(Cluster-RobustStandard Errors) 1.4、聚类到哪个层面 2、三者联系 3、stata代码实现 3.1 普通标准误回归命令: 3.2 稳健标准误回归命令: 3.3 聚类稳健标准误回归命令: 4、聚类到行业(企业)层面与行...
I ran a regression with data for clients clustered by therapist. I first estimated the regression without using thevce(clusterclustvar)option, then I re-ran it using thevce(clusterclustvar)option. In many cases, the standard errors were much smaller when I used thevce(clusterclustvar)option....
对于聚类标准误估计,可以使用`xtreg, cluster()`命令。`cluster()`参数用来指定聚类变量,也就是将样本分组的变量。 例如,假设我们有一个面板数据集`panel_data`,包含了个体(i)和时间(t)的观察值,回归方程为`y = x1 + x2 + x3`,其中`x1`、`x2`、`x3`为解释变量。我们希望使用聚类标准误估计,以控制...
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...
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,...
Stata 18提供了估计“多向聚类标准误”(multi-way cluster standard errors)的方便选项。例如,使用选择项“vce(cluster clustvar1 clustvar2)”即可估计“双向聚类标准误”(two-way cluster standard errors),而选择项“vce(cluster clustvar1 clustvar2 clustvar3)”则可提供在三个维度聚类的聚类标准误,以此类推...
Stata 18提供了估计“多向聚类标准误”(multi-way cluster standard errors)的方便选项。例如,使用选择项“vce(cluster clustvar1 clustvar2)”即可估计“双向聚类标准误”(two-way cluster standard errors),而选择项“vce(cluster clustvar1 clustvar2 clustvar3)”则可提供在三个维度聚类的聚类标准误,以此类推...
等于 1, 反之为 0 。这里β^的标准误就是聚类稳 健标准误 (cluster-robust standard error)。