【正文】 usman twosls ols,equations(2:2)（對兩次回歸中的方程2，即“y2=y1 x4”進(jìn)行hausman檢驗）hausman twosls ols,alleqs（對所有方程一起進(jìn)行檢驗）檢驗忽略變量（模型的RESET）： reg y x1 x2 x3 estat ovtest 滯后變量的制取 對變量y滯后一期： gen y_l1=y[_n1] 滯后兩期： gen y_l2=y[_n2] 以此類推。制取樣本序號： gen id=_n 獲得樣本總量： gen id=_N 時間序列回歸：回歸元嚴(yán)格外生時AR(1)序列相關(guān)的檢驗 reg y x1 x2 predict u,resid gen u_1=u[_n1] reg u u_1,noconstant 回歸之后，u_1的序數(shù)如果不異于零，則該序列不相關(guān) 用DurbinWatson Statistics檢驗序列相關(guān)：tsset year @（對時間序列回歸中代表時間的變量進(jìn)行定義）@ reg y x1 x2 dwstat @（求出時間序列回歸的DW值）@ durbina @（對該回歸是否具有序列相關(guān)進(jìn)行檢驗，H0為無序列相關(guān)，可根據(jù)chi2值求出P值）@ durbina,small @（small可以根據(jù)F值求出P值，以代替chi2值）@ durbina,force @（讓檢驗?zāi)茉趓obust、neway之后進(jìn)行）@ durbina,small lag(1/10)@（lag可以求出更高階滯后的序列相關(guān)，如本例中可求出1到10階的序列相關(guān)）@ durbina,robust lag(1/10)@（robust可進(jìn)行異方差—穩(wěn)健性回歸，避免未知形式的異方差）@ bgodfrey @（利用BreuschGodfrey test求出高階序列相關(guān)）@ bgodfrey,small lag(1/10)數(shù)據(jù)調(diào)查：survey data 源數(shù)據(jù)：dataset文件夾中的svydata 步驟：定義survey data svyset psuid [pweight=finalwgt], strata(stratid)——定義primary sampling unit為psuid?？赡苁菧y試的編號，1or2 ——定義pweight為finalwgt ——定義stratum identifer為stratid?？赡苁菧y試中被試的編號，1to31生成male gen male=(sex==1)if!missing(sex)——當(dāng)sex不缺失且等于1時，male=sex生成行變量為highbp，列變量為sizplace的表格svy, subpop(male): tabulate highbp sizplace, col obs pearson lr null wald ——subpop規(guī)定了以male為數(shù)據(jù)調(diào)查的范圍 ——tabulate highbp sizplace表示繪制行變量為highbp，列變量為sizplace的表格——col表示每一列的加總為100%，row表示每一行的加總為100%，cell表示橫縱所有單元格的加總為100% ——obs表示列出每個單元格的樣本量，se表示列出每個單元格的標(biāo)準(zhǔn)誤，ci表示列出每個單元格的置信區(qū)間——pearson表示求取pearson39。s chisquired,皮爾遜的卡方檢定 ——lr表示求取likelihood ratio ——null表示求取nullbased statistics ——wald表示求取adjusted wald，llwald表示求取adjusted loglinear Wald，noadjust表示求取unadjusted Wald statisticssvy:mean x1 x2 x3 ——對xxx3求取mean、se和ci簡單的tabulate twoway（不用svyset就可執(zhí)行）tab2 y x,col chi2 exact lr ——col、cell、row等均可換用，chi2指的是Pearson39。s chisquared、exact指的是fisher exact test、lr指的是likelihoodratio chisquaredsvy的其他用法： svy:reg y x 建立人工數(shù)據(jù)集：創(chuàng)建一個包含從獨立標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中抽取的2000個觀察案例和三個隨機(jī)ZZZ3，并分別定義他們的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。matrix m=(0,2,3)——定義三個變量的平均值 matrix sd=(1,.5,2)——定義三個變量的標(biāo)準(zhǔn)差drawnorm z1 z2 z3,n(2000)means(m)sds(sd)——創(chuàng)建樣本量為2000，均值和標(biāo)準(zhǔn)差符合上面定義的數(shù)據(jù)集補充：除了定義均值和標(biāo)準(zhǔn)差之外，還可定義相關(guān)矩陣和協(xié)方差矩陣等。logit回歸logit y x1 x2 x3 ——y必須為二分變量glogit outedata populationdata x1 x2 x3 ——outedata為目標(biāo)樣本總量，populationdata為觀測樣本總量，outedata/populationdata的值便是一個概率，相當(dāng)于logit命令中的y 面板數(shù)據(jù)（Panel Data）基本套路： xtreg y x1 x2,re est store re xtreg y x1 x2,fe est store fe hausman re fe ——如果hausman檢驗的結(jié)果為顯著，則采用固定效應(yīng)（fe）模型，不顯著，則選取隨機(jī)效應(yīng)（re）模型隨機(jī)效應(yīng)的檢驗： xtreg y x1 x2,re xttest0 xttest1 ——xttest1是xttest0的擴(kuò)展，若這xttest0的結(jié)果為顯著，則采用隨機(jī)效應(yīng)（re）模型 xttest1的假設(shè)是沒有隨機(jī)效應(yīng)和/或沒有序列相關(guān)，它的七個結(jié)果分別表示： 1)LM Test for random effects, assuming no serial correlation（假設(shè)沒有序列相關(guān)情況下對隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行LM檢驗）2)Adjusted LM test for random effects, which works even under serial correlation（假設(shè)有序列相關(guān)的情況下對隨機(jī)LM檢驗）3)One sided version of the LM test for random effects（假設(shè)沒有序列相關(guān)的情況下對隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行單邊檢驗）4)One sided version of the adjusted LM test for random effects（假設(shè)有序列相關(guān)的情況下對隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行單邊檢驗）5)LM test for firstorder serial correlation, assuming no random effects（假設(shè)沒有隨機(jī)效應(yīng)的情況下對一階序列相關(guān)進(jìn)行檢驗）6)Adjusted test for firstorder serial correlation, which works even under random effects（假設(shè)有隨機(jī)效應(yīng)的情況下對一階序列相關(guān)進(jìn)行檢驗）7)LM Joint test for random effects and serial correlation（隨機(jī)效應(yīng)和序列相關(guān)的聯(lián)合檢驗）固定效應(yīng)模型，可采用廣義最小二乘法（gls）進(jìn)行估算，也可采用固定效應(yīng)方程（fe）： xtserial y x1 x2 xtgls y x1 x2 xttest2 xttest3 ——xtserial用于檢驗固定效應(yīng)模型中的一階序列自相關(guān)，可通用于xtgls和fe之前——xttest2用于檢驗不同廠商的相似性，若顯著則各廠家的截面相似，可通用于xtgls和fe之后 ——xttest3用于檢驗固定效應(yīng)模型中的異方差問題，若顯著則有異方差，可通用于xtgls和fe之后第四篇：個人總結(jié)面板數(shù)據(jù) stata一、面板數(shù)據(jù)如何從混合最小二乘、固定效應(yīng)、隨即效應(yīng)中選擇混合最小二乘、固定效應(yīng).xtreg vol1 FI share1 share2 share3 , fe Fixedeffects(within)regression Number of obs = 289Group variable: code Number of groups = 36Rsq: within = Obs per group: min = 7 between = avg = overall = max = 11 F(4,249)= (u_i, Xb)= Prob F = vol1 P|t| [95% ] (fraction of variance due to u_i)F test that all u_i=0: F(35, 249)= Prob F = F檢驗，原假設(shè)為個固定效應(yīng)都相同，拒絕則選擇固定效應(yīng)，反之為混合最小二乘?！藭r選混合最小二乘隨即效應(yīng)還是混合最小二乘.xtreg roa_a stateshr size tl , reRandomeffects GLS regression Number of obs = 77Group variable: id Number of groups = 14Rsq: within = Obs per group: min = 3 between = avg = overall = max = 11Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(3)= (u_i, X)= 0(assumed)Prob chi2 = roa_a P|z| [95% ] (fraction of variance due to u_i)..xttest0Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roa_a[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var sd = sqrt(Var) e u Test: Var(u)= 0 chi2(1)= Prob chi2 = (u)=0，拒絕則采用隨即效應(yīng)——此時選隨機(jī) fe re Coefficients(b)(B)(bB)sqrt(diag(V_bV_B))fe re Difference b = consistent under Ho and Ha。obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho。obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(3)=(bB)39。[(V_bV_B)^(1)](bB)= Probchi2 = 原假設(shè)為隨機(jī)，拒絕則選固定——此時選隨機(jī)二、縮尾會使顯著性降低第五篇：AutoCAD2017命令總結(jié)AutoCAD2017命令總結(jié)直線:L+空格畫直線時點三點：C+空格鍵可以使三條線形成閉合狀態(tài) 畫圓：C+空格ESC取消一切命令單擊右鍵可以回到上一步命令（控制在250毫秒內(nèi)）正交：F8切換正交繪制線段：光標(biāo)指定方向，輸入數(shù)字+空格鍵 指定長度：輸入數(shù)字+Tab 指定角度：輸入數(shù)字+enter 打開設(shè)置界面：OP 三角形內(nèi)畫圓采用相切三點畫圓圓?。憾它c（起點）中心點端點 刪除命令：E+空格鍵切換圓弧方向：在最后端點時不點擊確定，按住Ctrl移動光標(biāo)即可改變圓弧方向 啟動三點圓弧命令：A+空格鍵 光順曲線：BLEND+空格鍵修剪命令：首先選好不修剪的位置（選擇時呈現(xiàn)藍(lán)色）選好后按空格鍵，這時光標(biāo)變成紅色X點擊后即可修剪。橢圓繪制：EL+空格鍵(橢圓命令開始系統(tǒng)設(shè)置：端點端點高)橢圓圓心命令：EL+空格鍵+C+空格鍵 橢圓弧命令：EL+空格鍵+A+空格鍵繪制橢圓弧開始命令前要選擇好中心點。樣條曲線擬合：繪制后需要調(diào)整時應(yīng)先將捕捉按鈕關(guān)閉樣條曲線控制點命令：與樣條曲線擬合相似，但是更容易操作 多線段：PL+空格鍵（多用于計算面積）矩形:REC+空格鍵圓角矩形：REC+空格鍵+F+空格鍵設(shè)置圓角半徑 倒角矩形：REC+空格鍵+C+空格鍵設(shè)置倒角半徑 多邊形：POL+空格鍵 單點命令：PO +空格鍵點設(shè)置：DDPTYE+空格鍵（在頁面上無法找到點設(shè)置快捷方式要牢記）圓環(huán)：DOUNT+空格鍵（直接在頁面上單擊圓環(huán)命令更方便）第二章：（圖例）示例圖形：移動：M+空格鍵減選命令：SHIFT+單擊所要減選的圖形即可 欄選方式：M+空格鍵+F+空格鍵復(fù)制命令：單擊復(fù)制+P(選擇上一次點擊的對象）+空格鍵（結(jié)束點擊空格鍵）類似選擇:選擇需要類似選擇的一小部分+單擊右鍵 全選：Ctrl+A 快速選擇窗口：QSELECT+空格鍵（打開快速選擇窗口首先要制定范圍不然應(yīng)用將用于所有窗口）移動捕捉中點：M+空格鍵（選擇需要移動捕捉的對象）按住Shift鍵單擊右鍵選擇中點 移動制定距離：