python中model,Python数据模型
原标题：面板数据模型的选择
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原因推断综合控制法趋势匹配得分断点回归双差得分
面板数据动态面板数据
1面板数据模型选择问题
1.1选择固定效应和混合效应xtreg y x year2-year7，fe //估计双向固定效应模型
Ssc安装xtcsd //安装命令
XTSD，PES//与检查部分相关的问题
XTSD，FRI//与检查部分相关的问题
FRE XTSD//与检查科有关的问题
Ssc install xtscc //当存在与截面相关的问题时的安装命令
Xi:XT SCC y x year 2-year 7 I . state//LSDV处理带有误差项的截面相关问题的估计。
testparm _Istate*
Xi: reg y x year2-year7i.state，cluster(state)//当不存在截面相关问题时，自相关和异方差问题由聚类到状态得到的标准差来处理。
testm _ istate *//对状态虚拟变量进行F-test
1.2随机效应和混合效应的选择xtreg y x year2-year7，re //估计随机效应模型
Xt0//lm测试以测试个体效应。
Xt1//lm测试以测试个体效应。
1.3固定效应和随机效应的选择(三种情况下的豪斯曼检验)
1.3.1第一次豪斯曼试验xtreg y x，fe
预计商店fe
xtreg y x，re
估计存储re
豪斯曼费雷，西格玛莫尔/西格玛莱斯
1.3.2第二次豪斯曼检验(适用于异方差性)xtreg y x i.year，fe r
预计商店fe
x年x月x日，re r
估计存储re
豪斯曼费雷，西格玛莫尔/西格玛莱斯
* * *在这种情况下，豪斯曼试验不能操作，豪斯曼试验无效。
安静地过了一年
标量=e()
全球yandxforhausman y x年2年3年4年5年6年7
排序状态
varlist $yandxforhausman的foreach x {
按状态：egen均值` x =均值(` x )
gen MD ` x =` x -意思是` x
gen red ` x =` x -theta *表示` x
}
安静注册redy redx redy redx redy redy 2 red year 3 red year 4 red year 5 red year 6 red year 7 mdy mdx MD year 2 MD year 3 MD year 4 MD year 5 MD year 6 MD year 7、vce(群集状态)
测试mdy mdx MD year 2 MD year 3 MD year 4 MD year 5 MD year 6 MD year 7
1.3.3第三种Hausman检验(适用于异方差和截面相关)xtreg y x year2-year7，fe //估计随机效应模型
XTSD，PES//与检查部分相关的问题
XTSD，FRI//与检查部分相关的问题
FRE XTSD//与检查科有关的问题
xtscc redy redx red year 2 red year 3 red year 4 red year 5 red year 6 red year 7 mdy mdx MD year 2 MD year 3 MD year 4 MD year 5 MD year 6 MD year 7
考mdy mdx mdy 2md year 3md year 4md year 5md year 6md year 7返回搜狐查看更多
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