在Stata中,robust std.err代表异方差稳健标准误,也称为robust标准误。以下是关于它的详细解释: 一、定义与背景 异方差稳健标准误是针对数据中存在的异方差性问题而提出的。在统计学和计量经济学中,异方差性意味着误差项的方差不是常数,这违反了普通最小二乘法(OLS)回归的基本假设之一。因此,当数据存在异方差性时...
3.2 DID命令之diff3.2.1 使用diff命令进行操作,结果为:*-2、双重差分 diff fte, t(treated) p(t) robust ***结果为: *---result.begin--- diff fte, t(treated) p(t) robust DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES ESTIMATION RESULTS Number of observationsinthe DIFF-IN-DIFF: 801 Before After Control: 78 77...
First-stage regression of lnjinshipop: Statistics robust to heteroskedasticity and clustering on prov...
对应第1个统计量F(28,349)为284.13 [0.000]。 输出xtoverid, robust的结果: Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects Cross-section time-series model: xtreg re robust cluster(country) Sargan-Hansen statistic 555.472 Chi-sq(15) P-value = 0.0000 对应第3个统计量χ2(15)为555.472...
vce(vcetype) 包括 gmm or robust level(#) 表示设置置信区间默认是95%的置信区间。 artests(#) // use # as maximum order for AR tests; default is artests(2)AR检验的滞后阶数,默认选项为artests(2) 注(1): pre(varlisr, lagstruct(prelags,premaclags) endogenous)。Prelags设定模型中包括的预1...
| Robust IGG | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- Broadband | .1168334 .0251806 4.64 0.000 .0674803 .1661866 _cons | -.0027353 .0054266 -0.50 0.614 -.0133713 .0079007 --- (4)双重机器学习——稳健性检验部分 在双重...
*普通最小二乘法 reg lw s expr tenure rns smsa i.year iq,robustest store ols*工具变量法ivreg2 lw s expr tenure rns smsa i.year (iq=med kww age mrt), robustest store iv结果为:同时展现并对其进行对比,代码为: *输出回归结果help esttabesttab ols iv, se r2 star(* 0.1 ** 0.05 ***...
而如果直接用teffects命令计算。会是下面的截图。可以看见第一个值1.01*和上面截图中计算ATE的值是一样的。 注意的是这里多了一个AT ROBUST STD.ERR。就是改进后计算的标准误。 下面这个图,解释了,ATU/ATT/ATE这几个值到底是怎么计算出来的。 不管是psmatch还是teffects,都是一样的原理。
ivreg2 serious08 (permit2007=ontime) mindelay mindelay2 ontimexmindelay ontimexmindelay2 if type=="A", robust first ivreg2 serious08 (permit2007=ontime) mindelay mindelay2 ontimexmindelay ontimexmindelay2 if type=="B", r...
| WC-robust lnTFEEE | Coefficient std. err. z P>|z| [95% conf. interval] ---+--- lnTFEEE | L1. | .8361581 .0674837 12.39 0.000 .7038925 .9684237 | below_thres_lnCEP | -.242696 .1704508 -1.42 0.154 -.5767734 .0913814 above_thres_lnCEP | .874168 .4385377 ...