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...
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...
xtreg y x1 x2 i.year, fe robust reg y x1 x2 i.id i.year, vce(cluster id) 小菲stata 230 次咨询 5.0 10562 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...
在Stata中,可以使用异方差稳健标准误命令'robust'来进行异方差稳健标准误的计算。具体用法如下: reg y x1 x2 x3, robust 其中,'y'是因变量,'x1'、'x2'、'x3'是自变量,'robust'表示使用异方差稳健标准误进行OLS回归分析。 使用异方差稳健标准误命令可以有效地解决数据异方差的问题,从而提高模型的精度和可靠性...
1️⃣ 异方差稳健标准误:当数据存在异方差性时,可以使用异方差稳健的标准误来估计模型。例如,使用命令 `reg y x, robust`。2️⃣ 集群稳健标准误:当数据存在分组或集群结构时(如多个观测值来自同一个国家或学校),可以使用集群稳健的标准误。例如,使用命令 `reg y x, cluster(cluster_id)`,其中 `...
Vce (vcetype) ,vcetype可以是ols、robust、cluster clustervar、bootstrap或jackknife 代码示例: areg areg y did i.year ,absorb(country ) r 4、DID命令:reghdfe reghdfe命令可以包含多维固定效应模型,只需 absorb (var1,var2,var3,...),就可以进行多维固定效应模型估计。reghdfe是一个外部命令,所以大...
2、DID命令reg与diff 首先diff命令为外部命令,需要下载和安装 下载安装命令方法为: ssc install diff, replace 下载安装方法(外部命令) 语法格式为: diff outcome_var [if] [in] [weight] ,[ options] 模型必选项介绍: 其中 “outcome_var”表示结果变量 ...
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。
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...