随笔分类 - stata数据处理
摘要：实用 clear all cd C:\desk\2019全国行政区划 use 284个城市经纬度.dta, clear //（1）计算01矩阵，此方法不靠谱，建议gis加geoda spatwmat, name(W01) xcoord(lon1) ycoord(lat1) band(0 12) bi
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摘要：stata移动平均插值法mipolate命令 xtset id year by id: mipolate x3 year , gen(x3_1) idw(4) idw表示取移动平均的项数 结果：
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摘要：最新的命令是xtmoran import excel D:\个人文件\研究生论文\长三角全部\长三角\数据整合\data2019\分省数据\数据回归一张表201920210526-莫兰画图用无市.xlsx,sheet("Sheet1") firstrow clear xtset Variable_c
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摘要：xsmle gdp gt cz gdzc ersan ur,model(sdm) wmat(Wzhusj) hausman nolog Warning: All regressors will be spatially lagged 在使用xsmle命令做hausman检验时，出现了如下错误： co
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摘要：使用 findit 包名 findit 包名 会自动弹出页面，点击加载链接，点击安装
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摘要：盗图一张 https://www.cnblogs.com/gaowenxingxing/p/11823636.html moran’I 的计算 https://www.bilibili.com/video/BV1h54y127bB 回归视频 https://www.bilibili.com/vide
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摘要：https://bbs.pinggu.org/thread-3690464-1-1.html so ,fail to reject the null h, 认为 lassess = 1
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摘要：面板数据变系数模型 前言：在这一篇文章中，我们将某些影响因素的作用范围扩大，这些因素不仅影响截距项的变动，而且也能影响到斜率项。因素的作用范围就可能有一下几种组合，单独影响截距，单独影响斜率，既影响截距又影响斜率，既不影响截距也不影响斜率（随机效应）。因素又区分为两类，时间因素与个体特质因素。推荐先
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摘要：变截距面板数据模型 变截距面板数据模型理论介绍 混合效应模型 背景思想 回归公式可以忽略个体与时间变化的差异，因此所有的数据特征可以通过一个公式进行刻画。进行数据的大杂烩、乱炖。为什么采取这么直接粗暴的方式呢？因为每个品种的菜(个体与时间维度)都很少，每一个品种的菜都不能够做出完整一盘菜，只能将所有
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摘要：动态面板理论 动态面板是啥呢？没有太神秘，只要面板模型的解释变量包含了被解释变量的滞后值就是动态面板。 当前的行为取决于前期的行为，举个例子，通俗说：你今天减肥的原因是因为你昨天吃的太多。 动态面板会导致估计不一致： 例如：固定效应模型 截图 差分GMM 考虑以下方程： y i t = α + ρ
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摘要：长面板的估计 由于短面板的时间维度小，无法进行自相关分析，在长面板之下，我们拥有较长的时间维度，这为分析自相关提供了大量的时间信息。 午饭过后接下来步入正题。 异方差种类 模型： y i t = x i t ′ β + ε i t y_{it}=x_{it}' \beta +\varepsilon_
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摘要：面板数据处理 数据描述 数据预览： 告诉计算机这是面板数据： 描述变量： 查看其他变量： 绘图： 混合回归 聚类稳健标准误 cluster后的变量表示聚类标准，表示使用以state变量聚类的聚类稳健标准误。 普通稳健标准误 对比普通稳健标准误与聚类稳健标准误(std.err),普通稳健标准误小于聚类
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摘要：归并回归 概念： 示例： ols回归 画图： 归并回归 需要单独安装插件： 归并数据的两部分模型 跨栏模型 概念 示例 使用全样本进行probit回归 上表中，P值小于0.05拒绝原假设，认为存在异方差 检验扰动项的正态性： 拒绝正态性原假设（上表我没看明白） 画一下核密度图： 含内生变量的tobi
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摘要：选择偏差与偶然断尾 概念 命令 样本选择MLE回归： Heckit的两步法估计 两个回归结果相似
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摘要：受限被解释变量 断尾回归 概念： 命令： 示例 首先进行回归，对工作时间大于零的进行回归 下面进行断尾回归 和普通回归比较，断尾回归的差异还是很明显的 零断尾泊松回归与负二项回归 命令 示例 进行零断尾泊松分布 下面进行NB2模型，为了使得模型快速收敛出结果，我们只将几个变量写入模型 随机前沿模型
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摘要：排序与计数模型 排序logit与probit probit logit 泊松分布 零膨胀泊松分布 计数模型 回归瞧一瞧 尝试泊松分布回归 为了和回归具有可比性，计算泊松回归的平均边际效应： 计算发生比率： 查看统计特性： 负二项回归：
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摘要：嵌套Logit 1.定义树形结构 2.显示树形结构 估计 笔记： 偷个懒，粘贴
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摘要：多值选择(probit与logit) 多项logit 演示： 这一点不懂，真不懂 显示相对风险比率 进行职业选择可能性的预测 选定基准 probit估计 注意：系数与logit不具有可比性，其预测的概率具有可比性 预测 条件logit与混合logit回归 条件回归 计算风险比率 or 条件logit
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摘要：分类回归的其他问题 二值选择模型的异方差问题 将模型的 l n σ 2 ln{\sigma}^2 lnσ2 与可能有关的变量进行回归 原假设的同方差假设： 备择假设的异方差： 补充单词： Homoskedasticity Heteroskedasticity 上面是正常的probit回归 下面是 l
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摘要：分类回归 查看系统自带的数据集 导入数据并浏览信息 以上是我记着玩的，均与本节无关。 导入外部数据 数据集下载地址： http://econometrics-stata.com/col.jsp?id=101 路径自行解压修改 分类二值回归 .线性OLS .使用logit回归 估计 β \beta β
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