1樓：匿名使用者
面板資料用xi即可
熟練掌握 我可以代分析
2樓：匿名使用者
看陳強的書，那上面有詳細的命令
stata做面板資料怎麼回歸
3樓：匿名使用者
用xtreg命令來實現
前提是要把資料匯入stata
面板資料我用stata做多啦
怎麼用stata做面板資料回歸
4樓：深圳市勵拓軟體****
用xtreg命令來實現
前提是要把資料匯入stata
面板資料我用stata做多啦
5樓：張清竹卜儀
回歸時是忽略缺失值的，你的這幾個變數的組合可能全都是缺失值，所以顯示了這個東東
stata中面板資料回歸分析的結果該怎麼分析
6樓：老丁就要剛正面
結果的前兩行表示模型的類別，lz採用的為randomeffect隨機模型，截面變數：province，樣本數目專310.群組數目31，也就是每組10個觀屬測值。
3-5行表示模型的擬合優度，分別為within，between，overall，組內，組間，總體三個層次。
6-7行表示針對引數聯合檢驗的wald chi2檢驗和pvalue，p=0.000表示引數整體上灰常顯著。
8-10行表示解釋變數的估計權重，截距，標準差，z統計量，p值及95%置信區間。這塊兒跟截面回歸的產出結果是一樣的，關於你的解釋變數base的權重解釋是，在其他多有條件都不變的情況下，base每增加一單位，city會增加0.0179單位，p值0.
000，灰常顯著。
最後三行分別是隨機效應模型中個體效應和隨機干擾項的方差估計值，分別為sigma_u, sigma_e. 以上兩者之間的關係rho.
需要注意的是你的模型擬合度不高，r方只有26%，當然這要看具體是哪方面的研究以及同方向其他學者的擬合結果，如果大家都在20多，那就ok。
7樓：
你好，我想請問一下你右邊這張帶***星號的圖是用stata怎樣的**得到的呢？我做回歸值得到左邊的那張圖。
stata中如何做面板資料條件回歸
8樓：
兩個變數為bai啥要聯立方程。。。。
用dustata處理面板zhi
資料dao，內首先要宣告資料是面板資料，命令是xtreg x1 x2變數容x1就是觀測值的單位，就是一般模型裡的i，變數x2是觀測值的時間，就是一般模型裡的t。
比如有1980-2023年5年省級面板資料，province變數表示省，year變數表示年，就應該：xtreg province year
記住把i放在t前面就是了。
然後怎麼處理這些資料就看你具體用什麼模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。
stata做面板資料怎麼回歸
9樓：匿名使用者
結果的前兩行抄
表示模型的類別，lz採用的為
bairandomeffect隨機模型，截面變du量：province，樣本數目
zhi310.群組數目31，也就是每組10個觀測值dao。 3-5行表示模型的擬合優度，分別為within，between，overall，組內，組間，總體三個層次。
面板資料iv回歸怎樣用stata實現
10樓：匿名使用者
xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] [, re re_options]
xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , be [be_options]
xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , fe [fe_options]
xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , fd [fd_options]
例：webuse abdata
xtivreg n l2.n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1981-yr1984 (l.n = l3.n), fd
webuse nlswork
xtivreg ln_w age c.age#c.age not_**sa (tenure = union south), fe
xtivreg ln_w age c.age#c.age not_**sa 2.race (tenure = union birth south), re
xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , fd [fd_options]
如何用stata做亞組meta分析圖
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