是Nemo呀_ 编辑于 2024年01月01日 12:53 多元回归 reg 因变量 + 控制变量 + 因变量 global 宏变量名称 “ 替代变量1 替代变量2 替代变量3 替代变量4” i. 在回归中加入虚拟变量 L1.:lag1,滞后一期的变量 $ 宏变量名称:引入宏变量名称代表的所有控制变量 ...
📌 第一种:reg ```stata reg y x1 x2 x3 i.province i.year, vce(cluster province) est store reg ```📌 第二种:areg ```stata areg y x1 x2 x3 i.year,absorb(province) vce(cluster province) est store areg ```📌 第三种:xtreg(适用于面板数据) ```stata xtreg y x1 x2 x3 ...
reg $y $x Source | SS df MS Number of obs = 2,227 ---+--- F(4, 2222) = 67.82 Model | 8053.67746 4 2013.41937 Prob > F = 0.0000 Residual | 65967.1331 2,222 29.6881787 R-squared = 0.1088 ---+--- Adj R-squared = 0.1072 Total | 74020.8106 2,226 33.2528349 Root MSE = 5.4487...
reg后面跟着一个“..我暂时不能理解图片,但根据文本内容我可以提供以下回答 在Stata中,"reg"是进行线性回归命令,而","之后的"r"代表进行异方差稳健的标准误计算。"reg"命令是Stata中最常用的命令之一,用
Stata中的reg命令确实能同时控制年份、个体、地区三个变量。但在使用时需要注意两点。首先，若个体数量庞大，使用 i.(id) 来控制个体固定效应可能导致估计系数增多，自由度损失。适合在省份或国家层面的研究中使用，而公司或工业企业的研究则不建议采用此方法。其次，对于每个个体而言，若其所在地未发生过...
在使用Stata命令进行回归分析时，"reg"命令后是否需要加上"r"参数，涉及到是否采用异方差稳健标准误。在实证分析中，异方差问题普遍存在，因此使用异方差稳健标准误成为最低标准。异方差问题意味着误差项的方差不是恒定的，这可能影响到我们对系数估计和统计推断的准确性。为了解决异方差问题，一种方法是...
stata的reg命令 reg命令是Stata中用于进行线性回归分析的一个命令,它可以计算变量之间的数学关系。通过使用reg命令,可以测试表示变量之间因果关系和相关性的空间参数,以及定量描述变量之间关系的量度(例如,协方差)。 使用reg命令时,只需指定要进行线性回归的解释变量和因变量: regress y x1 x2 … 。可选的,可以为 ...
在使用reg命令后,回归结果的会自动保存在e()矩阵中,但t统计量未被保存,那么如何才能计算出t统计量呢? 所幸,e()中保留了估计系数-e(b)和估计量的方差-协方差矩阵e(V),从而可以通过t=\frac{\hat{b}-b}{se}\ (b=0)来实现t统计量的计算。
【Reg命令的基本形式】 reg命令的一般形式是:reg y x1 x2 x3...。其中,y是回归模型的自变量,x1、x2、x3分别代表多个变量,可以是因变量,也可以是虚拟变量。 例如: reg y x1 x2 这段代码就可以用来拟合一元线性回归模型,其中y是因变量,x1和x2是自变量。 此外,reg命令可以用来拟合多元线性回归模型,只要将...
reg y x1 x2 xntest x1=x2=xn=0关键看三个地方：1、判定系数R方，为0.9464，拟合优度很高。2、回归系数，本例中，常数项为9.347，系数为0.637，3、看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。Stata：的...