xtreg y x1 x2 i.year, fe robust reg y x1 x2 i.id i.year, vce(cluster id) 小菲stata 232 次咨询 5.0 10622 次赞同 去咨询 总结: (1)xtreg、reg、areg用于估计单向或双向固定效应模型,reghdfe用于估计多维固定效应模型; (2)xtreg,fe是Stata提供的官方命令,自动控制个体固定效应,时间固定效应需引入...
进行基本的回归分析:`reg income edu_expense` 异方差稳健标准误:如果数据可能存在异方差性,可以这样操作:`reg income edu_expense, robust` 集群稳健标准误:如果担心每个州之间的观测值不是完全独立的(例如,因为州之间可能存在某种区域效应),可以这样操作:`gen state_id = _n`(假设每个州都有一个唯一的ID),然...
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,解决异方差问题 ,cluster (id): 聚类稳健标准物,解决自相关 ...
reg y x1 x2 如果我们还想看到稳健标准误的结果,可以添加robust选项: stata reg y x1 x2, robust 执行上述命令后,Stata会输出回归分析的结果,包括每个自变量的系数、标准误、t统计量、p值,以及模型的R方值等统计信息。 🚀 高效开发必备工具 🚀 🎯 一键安装IDE插件,智能感知本地环境💡精准解答,深...
1. 基础线性回归 普通最小二乘法(OLS) regress y x1 x2 x3// 基本OLS回归reg y x1 x2, vce(robust)// 使用稳健标准误reg y x1 x2 i.group// 加入分类变量(虚拟变量) 2. 分类因变量回归 二分类因变量(Binary Outcome) Logistic回归: logit y x1 x2// 输出...
例如: reg Y X1 X2 X3, r // 基础线性回归,加入robust选项以调整异方差 reghdfe Y X1 X2 X3, absorb(FE1 FE2) vce(r) // 固定效应回归,吸收多个固定效应 二元变量(Binary Variables) 当因变量Y是0,1变量时(例如:男女、结婚未婚),可以使用Probit模型或Logit模型进行回归分析。
4.1 robreg 命令 4.2 xtrobreg 命令 5. xtrobreg 和 robreg 对比 6. 参考文献 7. 相关推文 相关课程 免费公开课 最新课程-直播课 关于我们 1. 引言 在正式介绍xtrobreg命令之前,首先了解一下稳健回归 (robust regression)。稳健回归是指将稳健估计方法应用于回归模型,以拟合大部分数据结构,同时识别出潜在的离...
(robust) reghdfe方法:reghdfe y x, absorb(id time) vce(robust) ✅聚类稳健标准误差 reg方法:reg y xi, i.time, vce(cluster id) xtreg方法:xtreg y xi, fe robust ***xtreg方法默认估计个体聚类稳健标准误差 areg方法:areg y xi, absorb(id) vce(clusterid) reghdfe方法:reghdfe y x, ...
大量的线性回归模型是基于最小二乘法实现的,但其仍存在一些局限性。比如说,样本点出现许多异常点时,传统的最小二乘法将不再适用,此时则可以使用稳健回归(robust regression)代替最小二乘法。 二、操作 下面的稳健回归使用的是犯罪数据,该数据来自Alan Agresti...
"reg"命令是Stata中最常用的命令之一,用于执行普通最小二乘法(OLS)线性回归。这个命令默认情况下会输出OLS回归的结果,包括每个解释变量的系数、截距项、R-squared值以及F-statistic值等。然而,如果在"reg"命令后面加上","和"r",则表示在回归分析中计算异方差稳健的标准误。"r"代表的是robust(稳健)标准误,也被...