AIC的使用条件是，随机误差项服从正太分布，即ϵi∼N(0,σ2)。IC 的一般表达式为:AIC=2k−2ln...
1.对于固定效应和随机效应的选择，目前基本不会做Hausman检验，默认固定效应模型。2.i.year和year2-year...
Machine learning via H2O StataNow puts new features at your fingertips as soon as they are ready. With the latest update, you can use H2O machine learning for gradient boosting machine and random forest. Tune hyperparameters, use validation or cross-validation, explain predictions, and more. ...
6 固定效应与随机效应的选择：豪斯曼检验看两个效应的区别固定效应与随机效应的区别区别一：FE / RE 模型可统一表述为： y_it = u_i + x_it*b + e_it 对于FE，个体效应 u_i 被视为一组解释变量，为非随...
i、c、都为运算子，i，用于针对离散变量生成0-1变量。c，用于连续变量。
在Stata中,ib运算可以通过使用"i."前缀来应用于分类变量。具体来说,"i."前缀将会将分类变量转化为一系列的虚拟变量(dummy variables),其中每个虚拟变量代表了分类变量的一个类别。这些虚拟变量的取值为0或1,表示了个体是否属于该类别。 举个例子来说明,假设我们有一个名为"education"的分类变量,它有三个类别:"hi...
下面的命令就是reshape的用法了。reshape wide stub, i(i) j(j)（从长到宽）reshape long stub, i(i) j(j)（从宽到长）这是基本用法。先把这个用会吧，后面的自己就容易理解了。例：webuse reshape1 list reshape long inc ue, i(id) j(year)list, sepby(id)reshape wide 或：reshape ...
Delta: 1 unit 结果表明,这是一个10期的平衡面板,其中id2 为面板单位,而t2 为时间变量。考察其面板结构的概况: . xtsum 结果显示,样本中个体数为1000。其中,结果变量(被解释变量)变量为y2 ,协变量为z1 与z2 , 处理变量(即DID的交互项)为treated2,若个体i 在第t 期受到政策冲击,则treated2 取值为1;...
面板数据模型同时包含了截面和时间两个维度,设 i (i=1, ..., N) 表示截面 (个体),t (t=1, ..., T) 表示时间,设定如下线性模型: 其中, 为 因变量, 为 自变量, 为模型误差项, 是待估计参数,表示 的边际影响。 表示个体效应,表示那些不随时间改变的影响因素,如个人的消费习惯、企业文化和经营风格等...
在Stata这个统计软件里，`xtreg`命令是用来分析面板数据的，就是那种既有时间序列又有不同个体的数据。你提到的两个`xtreg`命令，它们的主要区别在于是否加了`fe`这个选项。1. 当你用`xtreg y x1 x2 x3 i.year i.id, fe`这个命令时，你是在告诉Stata用固定效应模型来分析。这个模型会考虑每个...