stata統(tǒng)計分析命令(編輯修改稿)
2025-08-31 22:43 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ge ,all forcenonrobust \\\可以查看第一階段F值，已經(jīng)partial R2estat overid \\\查看是否過度識別 estat endogenous \\\查看是否異方差 regress 2sls rent pcturban hsngvalest store m1ivregress 2sls rent pcturban (hsngval = faminc iregion)est store m2hausman m1 m2 \\\內(nèi)生檢驗八、線性方程組的回歸分析命令格式：sureg(depvar1 varlist1)(depvar2 varlist2)…(depvarN varlistN) [if] [in] [weigh]九、聯(lián)立方程組命令格式：reg3 (depvar1 varlist1)(depvar2 varlist2)…(depvarN varlistN) [if] [in] [weigh]十、面板數(shù)據(jù)的固定效應和隨機效應Xtset 固定效應命令格式：xtreg depvar indepvars [if] [in] ,fe[FE_options]隨機效應命令格式：xtreg depvar indepvars [if] [in] ,re[FE_options]hausman檢驗固定效應還是隨機效應？【例子】xtreg y var1 var2 var3，feest store fextreg y var1 var2 var3，reest store rehausman fe re,sigmamorehausman fe re,sigmaless*sigmamore利用有效估計量方差，即re*sigmaless利用一致估計量方差，即fe十一：Stata回歸結果的導出在命令窗口中輸入：ssc install esttab，安裝命令 esttab reg 回歸esttab using 將以word形式輸出回歸結果，輸出內(nèi)容為變量名稱和相應的回歸系數(shù)，t值，顯著性水平標識。，，則輸出esttab m1 m2 using , star(* ** *** )。批量輸出回歸結果：每運行一個regression，存起來：est store m1。m1是你要改的，第一個model所以我叫m1，第二個的話指令就變成est store m2，依次類推，最后運行指令：esttab m1 m2 ... using 。esttab m11111 using , star(* ** *** )b(%)outreg2可以將回歸結果導入word、excle、latex等，而且可以根據(jù)自己需要改變格式：ssc install outreg2use auto,clear[varlist]est store m1outreg2 [m1] using ,replace十二、合并樣本（將關鍵詞相同的多個樣本合并為一個）命令格式：duplicates drop varlist ,force例如將同一企業(yè)在同一天發(fā)生的多起并購合為一起，可根據(jù)證券代碼和公告日期關鍵詞，將其合并，命令：duplicates drop pany_id event_date ,force十三、均值t檢驗命令格式：ttest CAR1 == CAR2, unpaired十四、中位數(shù)Z檢驗（非參數(shù)Wilcoxon秩和檢驗）命令格式：ranksum var, by(groupvar)groupvar為分組變量十五、檢驗兩組均值的顯著性差異，在t檢驗的后面數(shù)值上面加星號可以用 ttest 命令執(zhí)行檢驗，它會直接報告星號。亦可采用外部命令 meantab 執(zhí)行檢驗，自己根據(jù) t 值大小標注星號。 help meantab //這個最好用 sysuse nlsw88, clear meantab collgrad wage hours ttl_exp tenure, /// over(union) tstat diff noncells 另有一個李春濤老師編寫的命令，可以直接標注星號：findit ttable //多變量，兩組差異十六、刪除有缺失值的樣本egen mis = rowmiss(_all)drop if mis條件語句：cond 例如：cond(missing(x), ., cond(x2,50,70)) returns . if x is missing, returns 50 if x 2, and returns 70 if x2十七、中心化處理與標準化處理安裝命令：findit center中心化：center varlist （注：生成的新變量默認加前置”c_”，可一次對多個變量進行處理）或：center var, g (newvar) （注：只能對一個變量進行中心化，并生成給定名稱的新變量）標準化：center varlist, pre
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