在Stata中,稳健标准误(Robust Standard Errors)是一种处理异方差问题的方法,能够提供更可靠的统计推断。下面是对稳健标准误的详细解释、作用、计算方法及示例代码。 1. 什么是稳健标准误 稳健标准误,也称为异方差稳健标准误(Heteroskedasticity-Robust Standard Errors),是在回归分析中用于处理异方差问题的一种方法。在...
数据中可能存在异方差等问题,小样本的OLS估计可能是不准确的,所以我们使用稳健的标准误进行系数显著性的检验。 reg A B C D E, robust # " robust"可以缩写为"r",意味稳健标准误 我们可以看到Std. Err.上面多了一个Robust, 说明这是稳健的标准误, 它比标准误要大, 是的系数显著的可能性更小了, 所以也...
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...
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) ,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...
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。
Linear regression Numberofobs=100000F(1,99998)=713.39Prob>F=0.0000R-squared=0.0117Root MSE=8.1475---|Robust y|Coef. Std. Err. t P>|t|[95%Conf.Interval]---+---x|1.027518.038470526.710.000.95211621.102919_cons|-.0177612.0359651-0.490.621-.0882524.0527301---...
. reg y x, robust Linear regression Number of obs = 100000F( 1, 99998) = 713.39Prob > F = 0.0000R-squared = 0.0117Root MSE = 8.1475 ---| Robusty | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]---+---x | 1.027518 ...
*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 ***...
| 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...