webuse laborsup ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ) ***计算平均边际影响: 关键是后面的选项 predict(pr) ***pr calculates the probability of a positive outcome.. margins, dydx(*)predict(pr) *例子5;tobit模型 sysuse auto,clear generate wgt =weight/100 tobit mpg wgt price...
但当我去掉predict(pr)后,stata报告的仍然是 ivprobit , twostep的估计系数。 随后我还尝试了ivprobit , vce( ),虽然MLE法可以用margins, dydx(*) predict(pr)计算平均边际效应,但报告的结果中,不仅有内生变量的边际效应,还计算了工具变量的边际效应。而且使用weakiv进行弱工具变量检验时,Stata却又要求使用twostep...
ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ)*计算平均边际影响: 关键是后面的选项 predict(pr)* pr calculates the probability of a positive outcome..margins, dydx(*) predict(pr)34，ivprobit边际效应导出（先estab后outreg2，仅限于Mac）estpost margins, dydx(*) predic(pr)esttab ...
无论是用何种方法,均可进一步计算边际效应,但无法用estat clas命令得到正确预测的百分比,也无法用or命令得到几率比。 进阶部分:含内生变量的probit模型 第一步:解释变量的内生性检验,确定解释变量是否为内生变量。 stata命令为: ivprobity1 x1 x2 (y2=z1 z2) 或者 ivprobity1 x1x2 (y2=z1 z2), first ...
divprob Y ,endog(内生变量) iv(工具变量) exog(外生变量)
谢邀。可以试试stata code：margins, dydx(*)。
*例子4;ivprobit模型 webuse laborsup ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ) *计算平均边际影响:关键是后面的选项predict(pr) * pr calculates the probability of a positive outcome.. margins, dydx(*) predict(pr) *** *例子5;tobit 模型 sysuse auto,clear generate wgt =weight/100...
ivprobit: webuse laborsup ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ) *计算平均边际影响: 关键是后面的选项 predict(pr) * pr calculates the probability of a positive outcome.. margins, dydx(*) predict(pr) 34,ivprobit边际效应导出(先estab后outreg2,仅限于Mac) ...
*例子4;ivprobit模型 webuse laborsup ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ) *计算平均边际影响:关键是后面的选项predict(pr) * pr calculates the probability of a positive outcome.. margins, dydx(*)predict(pr) *** *例子5;tobit模型 sysuse auto,clear generate wgt =weight/100 ...
ivprobit: webuse laborsup ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ) *计算平均边际影响: 关键是后面的选项 predict(pr) * pr calculates the probability of a positive outcome.. margins, dydx(*) predict(pr) 34,ivprobit边际效应导出(先estab后outreg2,仅限于Mac) ...