逻辑上讲,这是调取回归的拟合优度值 这一命令是回归后输入的 e(r2)是stata在回归后存储的拟合优度值 这个命令意思是 :让r2(可以理解为R的平方)=回归的拟合优度系数 你再输入 scalar list 就可以看到 r2的取值了 分析总结。 让r2可以理解为r的平方回归的拟合优度系数结果...
逻辑上讲,这是调取回归的拟合优度值 这一命令是回归后输入的 e(r2)是stata在回归后存储的拟合优度值 这个命令意思是 ：让r2（可以理解为R的平方）=回归的拟合优度系数 你再输入 scalar list 就可以看到 r2的取值了
newey `varlist' if `touse' , lag(`lag') `otheropt' ereturn scalar r2 = `r2' ereturn scalar r2_a = `r2_a' end 新建一个 txt 文件,把上面代码复制到里面,然后把文件修改为 newey_r2.ado,放到 plus 文件夹的 n 子文件夹中,然后重启 Stata 即可。 更建议放到 person 文件夹里,但需要在profile...
scalar ssr = e(rss) reg Y PC YD if year < 1993 scalar srr1 = e(rss) reg Y PC YD if year >= 1993 scalar srr2 = e(rss) gene f = ((ssr - ssr1 - ssr2) / 3) / (srr1 + srr2) / (29 - 6) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 方法2 use CHICK6.dta reg Y PC YD ...
就是把e的值存在r2这个变量里，这个e后边有括号，表示不同的需要的值
标量(scalar),用于存储稍后要调用的数值或字符串。r类对象和e类对象的结果都包含标量。命名标量时要注意优先级问题:如果一个变量和一个标量同名,Stata将认为用户正在调用该变量[1]。 先来定义一个数值、一个字符串: sca x1 = 6 sca a1 = "Hello, Stata!" ...
esttab . using 表1中介效应检验.rtf, b(%6.3f) t(%6.3f) star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) scalar(r2 F N) compress nogap nonotes addnotes("*** 1% ** 5% * 10%") 这样,你就能得到一个漂亮的表格,方便你在论文中展示。 sgmediation命令:一键搞定 🚀 如果你觉得三步法太麻烦,可以试试sgmedia...
esttab r1 r2, nogap scalar(r2 r2_a F N) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 一些特殊的单值: help _variables // 系统变量 sysuse nlsw88, clear dis _N //样本数 creturn list // 系统参数设置 dis c(current_time) 1. 2. 3. 4. ...
*16、稳健回归regresslntc lnpk lnplestimatesstore model1reglntc lnpk lnpl,robustestimatesstore model2esttabmodel* using huigui.rtf,r2 ar2 nogap replace *17、chow检验regc yscalarssr=e(rss) regc y if year<1992scalarssr1=e(rss) regc y if year>=1992scalarssr2=e(rss) ...
scalar(N F r2_a) compress nogap indicate(`r(indicate_fe)') 注:为呈现最完整的输出效果,需要esttab 和 estfe 两句同时选中执行,需要配合reghdfe才能完整输出回归中控制的固定效应。/// 提醒软件这里要分行但不影响代码的连续性,主要是为了代码书写的美观 ...