从表格展示的回归结果可以发现，xtreg，reg，areg和reghdfe四个命令估计的系数大小是一致的，只是标准误会有略微差异。其中，xtreg和reghdfe命令估计得到的标准误是一致的，它们背后的估计方法是固定效应，而reg和areg命令估计得到的标准误是一致的，因为这两个命令背后的估计方法是特殊的混合OLS（LSDV方法）
fe xtreg y x1 x2 if x==0,fe *使用bys命令 bys x:xtreg y x1 x2,fe
Stata：图解xtreg结果 1.png 这部分是在研究婴⼉出⽣体重 (birwt) 是否与母亲抽烟 (smoke)、性别 (male)、年龄 (mage)、母亲学历 (hsgrad、somecoll、collgrad)、婚姻状况 (married)、种族 (black)、Kessner index (kessner2、kessner3)、双亲造访 (novisit、pretri2、pretri3) 有关。这个资料主要是看...
xtreg y x1 x2 x3, fe 其中,`y`是因变量,`x1`、`x2`和`x3`是自变量。 结果如下:(重点已标红) Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1000 Group variable: id Number of groups = 100 R-sq: Obs per group: within = 0.4567 min = 5 between = 0.1234 avg = 10.0 overall = 0...
xtreg y x1 x2, fe // 固定效应模型 xtreg y x1 x2, re // 随机效应模型 hausman fe re // Hausman检验 2. 解释回归结果 系数的显著性:查看每个自变量的P值或t值,判断其是否对因变量有显著影响。通常,P值小于0.05表示在5%的显著性水平下显著。 系数的符号和大小:正系数表示自变量增加会导致因变量增加...
Stata基础-固定效应命令:xtreg、areg、reghdfe 小志小视界 2.4万2 05:20 调显著!一键显著教学 魔王小甜心 9.6万9 03:51 Stata命令reghdfe(高维固定效应回归) silencedream 16:29 实证分析中,如何解读“调节效应”(交乘项)的回归结果?(一) Michaelscholar ...
xtreg y x1 x2, re 这将进行随机效应回归分析,并假设个体间的差异是随机的。 解释随机效应模型结果:在随机效应模型中,结果中的系数代表在假设个体间差异是随机的情况下,解释变量对被解释变量的影响。同样,你需要关注这些系数的显著性水平和符号,以便做出正确的解释。
其次,看各个变量的情况,命令为:xtsum person patent science industry employee number命令执行后屏幕上会显示各个变量最大最小值、均值等信息: 4.判断是选择固定效应还是随机效应 (1)先做固定效应面板数据模型回归方程结果,命令为:xtreg person patent science industry employee number,fe命令执行后屏幕上会显示: ...
变量x1就是观测值的单位，就是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就应该：xtreg province year 记住把i放在t前面就是了。然后怎么处理这些数据就看你具体用什么模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。