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...
我们可以使用以下命令进行回归分析: stata 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...
【reg命令的可选参数】reg命令还可以使用可选参数来扩展其功能，并增强拟合精度。例如，当使用头模型或双重线性回归模型时，可以使用如下参数：1.N:可以显示样本的观察数。2.fweight:可以建立基于样本的权重的回归模型。3. robust：可以以健壮标准误差估计，并考虑到异方差问题。4. if：可以将一部分样本不包括在...
xtreg y x1 x2 i.year, fe robust reg y x1 x2 i.id i.year, vce(cluster id) 小菲stata 234 次咨询 5.0 10698 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...
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 ...
install whitetst reg estat imtest, white 处理：“OLS+稳健标准差” reg y x1 x2 x3, robust ...
reg estat imtest, white 处理:“OLS+稳健标准差” reg y x1 x2 x3, robust 【22】DW**检验(序列相关性一阶)** gen id=_n tsset idestat dwatson 【23】多重共线性 reg y x1 x2 x3vif 【24】是否遗漏高次项 例如,检验y对x的线性回归有...
1.估计方法采用的是最小二乘的方法 2。robust选项表明标准误经过怀特异方差修正，从而使结果更稳健。3。F 值越大，p值越低，也就是说所有系数的联合显著性越高，换句话说就是所有变量的系数都为零的可能性越低。
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...