在Stata中,reg 代表的是回归分析命令,即 regress 的简写。这是一个非常常用的命令,用于进行线性回归分析。通过使用 reg 命令,你可以分析自变量(解释变量)对因变量(被解释变量)的影响。 例如,如果你想分析变量 x 对变量 y 的影响,你可以使用以下命令: stata reg y x 这条命令会输出回归系数、标准误、t值、p...
reghdfe命令可以包含多维固定效应,只需 absorb (var1,var2,var3,...),不需要使用i.var的方式引入虚拟变量,相比xtreg等命令方便许多,并且不会汇报一大长串虚拟变量回归结果。 reghdfe可以看作是xtreg和areg命令的优化。语法格式: . reghdfe y x1 x2 x3, absorb(year province industry) vce(cluster province...
Stata入门——多元回归(reg)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 , robust: 稳健标准物...
stata中reg指令 在数据分析领域,线性回归是最基础的工具之一。Stata的reg指令作为实现这一功能的命令,几乎每个使用过Stata的研究者都接触过。但真正掌握其精髓的人往往不多,很多人停留在“输入变量等结果”的层面,这会导致分析结果可信度存疑。 理解reg指令的基础结构是第一步。reg后面紧跟被解释变量,随后是解释变量...
【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...
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...
首先这两个命令是有区别的。pwcorr可以计算两两变量之间的相关系数，而reg是因变量(Y)对自变量(X)回归...
📌 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...
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，...
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...