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使用xtreg的Stata集群随机效果模型

是一种统计分析方法，用于处理面板数据（panel data）中存在固定效应和随机效应的问题。面板数据是指在一段时间内对同一组个体或单位进行观察或测量的数据。

集群随机效果模型是一种混合效应模型，它考虑了个体或单位之间的相关性，同时还考虑了时间序列的相关性。这种模型可以用于分析面板数据中的个体或单位之间的异质性和变化趋势。

在Stata中，使用xtreg命令可以拟合集群随机效果模型。具体语法如下：

xtreg dependent_variable independent_variables, fe/re/feols/reols/cluster(cluster_variable)

其中，dependent_variable是因变量，independent_variables是自变量，fe表示固定效应模型，re表示随机效应模型，feols表示固定效应OLS模型，reols表示随机效应OLS模型，cluster(cluster_variable)表示考虑了集群效应。

集群随机效果模型的优势在于能够控制个体或单位的固定效应和随机效应，从而减少了估计量的偏误。它还可以捕捉到个体或单位之间的相关性和时间序列的相关性，提高了模型的准确性。

该模型的应用场景包括经济学、社会学、医学等领域的面板数据分析。例如，在经济学中，可以使用集群随机效果模型来研究不同地区或行业的企业之间的效应差异和变化趋势。

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相关搜索:R中混合效果模型的随机效果的标准误差(BLUP)从使用有向图生成的随机块模型中提取地面真实聚类使用Python线性模型的固定效果模型使用保存的检查点多次运行推理模型会产生随机错误- Tensorflow 使用随机森林分类器训练模型时的值错误在julia中执行使用python构建的随机森林模型有没有可能使用带有随机效果的tbl_regression函数和lmer函数？核心ML :使用Create创建模型，效果很好，但如何控制未经训练的输入？js下拉框数据库数据库数据库 js lastindexof

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记录一次计量经济学作业 – 学金融的文史哲小生

union ,fe est store Xtreg_Fe_1 //个体随机回归（不做聚类稳健标准误） xtreg ln_wage age msp south union i.year,re est store...Xtreg_Re_1 //计算hausman hausman Xtreg_Fe_1 Xtreg_Re_1,constant sigmamore 三、数据结果的图文说明切换路径* clear cd "...*3.1告诉stata该数据为面板数据（工资ln_wage和年份year）* xtset idcode year *3.2个体固定效应回归（在idcode层面做聚类稳健标准误）* xtreg ln_wage...using Xtreg_Fe.xsl, replace tstat e(r2_b) 结果如下：结果报告：组间R2的值为 0.0711 4....**个体随机回归（不做聚类稳健标准误）** xtreg ln_wage age msp south union **i.year,**re est **store** Xtreg_Re_1 //***

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计量经济学课程论文踩坑日记 – 学金融的文史哲小生

find 一开始以为是命令使用错误，然后使用Stata自带的工具进行导入，依旧如下报错。...错误原因： excel数据表使用了过多的计算函数，如SUM,AVG等，如果有跨表连接，也会报错。...解决办法：新建一张工作簿，将原工作表复制，选择“仅文字黏贴”进新的工作簿，在Stata中导入新的工作簿。问题解决成功。...个省如果"地区变量"超越30个且数据量高达三四万，那么建议你看看自己的电脑配置带不带的动 //如果出现以下报错，说明Stata炸了错误原因：数据量太大，并且"地区变量"过多，计算过载（反正我是这么理解的...正常效果（五）输出回归结果问题因为要做混合，固定效应，随机效应等多个回归，所以如果每次都使用outreg2输出一次，然后再将结果合并在一起，那么未免有点浪费时间和精力，所以我推荐使用asdoc

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使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

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下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...，还可以使用内置的数据生成器svsim。...此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...图6显示了从汇率提取数据集中获得的EUR-USD汇率的示例输出。 svdraws对象的通用绘图方法将上述所有绘图合并为一个绘图。可以使用上述所有参数。请参见图7。...R> plot(res, showobs = FALSE) 为了提取标准化残差，可以在给定的svdraws对象上使用残差/残差方法。使用可选的参数类型，可以指定摘要统计的类型。

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北大数据分析老鸟写给学弟们一封信

关于实验在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件（进入干预组），另一组接受控制条件（进入对照组），然后比较两组样本的效果指标均值是否有差异。...随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处理的净效应。...通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。...因变量为连续变量，自变量至少有一个连续变量，进行多元线性回归；因变量为连续变量，自变量全部为分类变量，进行方差分析；因变量为分类变量，自变量至少有一个连续变量，使用Logit模型或Probit模型；...）；因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型；数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。

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DID | 安慰剂检验

这里使用的是系统数据集auto.dta，由于是简单介绍思路，因此该部分并没有第二部分面板数据那么复杂，且模型中不包括DID的交互项，仅仅是对一个核心变量rep78进行1,000次随机抽样；二是以一个面板数据集为例...这里使用的数据集是石大千等（2018）公布在《中国工业经济》网站上的附件内容。论文使用的模型是普通DID模型，也即政策发生时点（2012年）固定，处理组与控制组的设置也固定。...二、截面数据集的安慰剂检验这部分代码使用的是Stata系统自带的数据集auto.dta，该数据集是截面数据且不包含DID项，在实际使用中，可以将reg改为面板数据回归命令（如xtreg、reghdfe...需要提醒的是，陆菁等（2021）在随机化处理时，提到“DID模型估计要求政策实施年份前后至少有一年数据”，因此在时间窗口不长且需要进行安慰剂检验的情况下，需要特别注意这一点。...这里用一个具体例子介绍面板数据双重差分模型中的安慰剂检验，这个例子是一个普通DID模型，政策发生时点固定，处理组和控制组也是固定的，相对而言模型设置比较简单，但也可以延伸至相对复杂的DID模型中（如多期

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北大老鸟三年数据分析深刻总结——致学弟学妹们

关于实验在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件（进入干预组），另一组接受控制条件（进入对照组），然后比较两组样本的效果指标均值是否有差异。...通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。...从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。关于分析工具的选择如果根据理论或逻辑已经预设了变量间的因果关系，那么就无需使用实验方法。...，使用Logit模型或Probit模型；因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验；因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型；因变量不唯一...，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA）；因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型；数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。

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北大数据分析老鸟写给学弟们一封信

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Stata中文版安装教程，Stata数据分析软件安装包下载，Stata使用

数据可视化：Stata支持各种数据可视化工具，如柱状图、折线图、散点图、饼图和热图等，这些工具使用户能够更加直观地理解数据，可以用于展示数据分析结果。...此外，Stata还可以进行数据可视化，以帮助用户更加直观地理解数据。用户可以使用各种图表和可视化工具来显示和分析数据。...同时汇报了固定效应模型和随机效应模型的结果，异质性检验，Q= 32.689, P=0.026，采用随机效应模型，效应指标合并结果为logOR=0.106，95%可信区间为(-0.084, 0.296)。...第二部分，显示以随机效应模型，采用Linear法经过4次迭代后，软件估计缺失的研究数目，结果为5。...软件填补了5个虚拟的研究最后，纳入5篇虚拟研究的数据之后，重新对所有研究进行Meta分析，结果显示异质性检验：Q= 52.453, p= 0.001，采用随机效应模型，所得效应指标合并结果为lOR=0.967

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stata 命令 songbl 使用手册

命令使用介绍 ---- 3-1 推文检索资源介绍推文资源主要是 Stata 微信公众号与连享会网站推文为主，还包括一些 B 站视频、模型论文、Stata 书籍以及一批自编的 Stata do 文档等资源...使用 replace 选项将会导致已导进 STATA 的数据被清空替换成分享内容的 STATA 数据集操作实例 1.以推文标题：URL的形式输出结果 . songbl Stata教程,w 2.点击超链接可以剪切分享推文...同 Wlink ，但输出的效果略有不同 . songbl Stata教程,wt 同上，但输出的效果略有不同** . songbl Stata教程,wu 4.三种输出方式进行比较 . songbl 倍分法...随机生成一篇推文、命令或者论文 . songbl r . songbl r,ssc . songbl r,paper 3. 随机生成一句话，激励科研工作者 . songbl care 4....随机播放松柏林的歌单，科研的路途中少不了音乐。需要先安装 imusic 命令 . songbl music 5. Stata科研之余，消遣放松网站导航 . songbl happy 4.

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研究生必备STATA数据分析软件下载安装，STATA17中文版功能使用

例如，用户可以使用STATA的数据清理工具自动识别缺失值并对其进行填充。此外，STATA还允许用户将不同格式的数据文件进行合并，以便进行跨数据源的分析。...使用STATA的数据可视化功能，我们可以快速生成散点图、箱形图等图表，以便更好地理解不同变量之间的关系。...使用STATA的EDA功能，我们可以发现数据中存在一个非线性的关系，这意味着我们需要重新构建模型来更好地解释该关系。3. 统计分析和建模STATA是一款用于统计分析和建模的工具。...实际案例：在某项医学研究中，我们需要分析某种心血管药物的效果。使用STATA的统计分析功能，我们可以进行方差分析、t检验、回归分析等多种分析方法来确定该药物对患者的效果。...使用STATA的高级建模功能，例如面板数据分析，我们可以更好地了解患者的空间和时间维度的变化，以便更好地识别心血管药物的效果。4.

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计量笔记｜简单线性回归

可使用蒙特卡洛法进行模拟，所谓“蒙特卡罗法”(Monte Carlo Methods，MC)，是通过计算机模拟，从总体抽取大量随机样本的计算方法。...只反映了拟合程度的好坏，评估回归方程是否显著应使用 F 检验。...1.4 无常数项的回归无常数项的一元线性回归模型可以写为：（）依然进行 OLS 估计，最小化残差平方和为：一阶条件为：消去方程左边，可得：求解可得：如果回归模型无常数项...记，则正规方程可写为：记拟合值为，则容易证明残差仍与拟合值正交：仍可利用 OLS 的正交性将分解为：为可由模型解释的部分，而为模型不可解释的部分。...1.5 Stata 命令及实例 1.5.1 简单线性回归的 Stata 实例 use ${d}/grilic.dta, clear /* 数据说明：此数据集包括 758 位美国年轻男子的教育投资回报率数据

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STATA软件中文版，STATA数据分析建模软件下载安装，功能介绍

STATA软件提供了丰富的面板数据处理功能，比如说面板数据的合并、分组分析、动态面板数据模型的建立等等。这些功能可以帮助研究人员更加全面地掌握数据的变化趋势和规律，提高数据分析准确性。...他们通过连续观测每个客户在过去几个月内的还款情况，并结合各种客户基础信息，利用STATA软件的面板数据分析功能，建立了一个客户信用评分模型。...举例来说，某市场调研公司需要对一个广告效果进行评估，但是由于样本有偏，导致评估结果的精确性存在一定问题。...为了解决这个问题，他们使用STATA软件的加权回归功能，对样本进行重新加权和修正，以提高评估结果的准确性和信度。...他们使用STATA软件的GIS空间数据分析功能，将城市中心商场的地址信息和地图数据导入到软件中，进行空间统计分析，如热点分析、聚类分析等。

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Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW|附代码数据

p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。今天的主题是Stata中的治疗效果。治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。...如果我们的模型是正确的，则根据我们模型中的协变量，治疗分配过程被认为与随机条件一样好。让我们考虑一个例子。图1是类似于Cattaneo（2010）使用的观测数据的散点图。...估计的POM的差异与上述ATE的估计相同。被治疗者（ATET）上的ATE与ATE相似，但仅使用在治疗组中观察到的受试者。这种计算治疗效果的方法称为回归调整（RA）。...IPWRA估算器具有双重鲁棒性，这意味着如果错误指定了治疗模型或结果模型（而不是两者），则效果的估算将保持一致。让我们考虑具有更复杂的结果和治疗模型，但仍使用我们的低体重数据的情况。...Journal of Econometrics 155: 138–154. ---- 本文选自《Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW》。

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Stata估算观测数据的风险比

p=6419 在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。...理想情况 - 随机治疗分配理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）一个大型数据集，该数据集可能在随机试验中出现： gen x = rnormal（） gen z =（runiform（）<0.5）...接下来，根据随机研究，我们模拟一个二进制变量z，概率0.5为1，概率0.5为0.然后生成二元结果y，我们从逻辑回归模型生成它，对数几率为1等于x + z。...由于处理是随机分配的，我们可以忽略x并使用带有日志链接的GLM命令估计比较z = 1到z = 0的风险比： Generalized linear models...通过逻辑模型估计风险比率一个相对简单的替代方案是使用逻辑模型来估计调整x的治疗风险比。

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stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析

p=6358 多重插补已成为处理缺失数据的常用方法。我们可以考虑使用多个插补来估算X中的缺失值。接下来的一个自然问题是，在X的插补模型中，变量Y是否应该作为协变量包含在内？...输入X忽略Y 假设我们使用回归模型来估算X，但是在插补模型中不包括Y作为协变量。...将结果考虑在内的假设如果我们反过来将X结果考虑为Y（作为X的插补模型中的协变量），则会发生以下步骤。X | Y的插补模型将使用观察到X的个体来拟合。...由于我们假设X在Y处随机丢失，因此完整的案例分析拟合是有效的。因此，如果实际上X和Y之间没有关联，我们应该（在期望中）在这个完整的情况下找到它。...要继续我们的模拟数据集，我们首先丢弃之前生成的估算值，然后重新输入X，但这次包括Y作为插补模型中的协变量： mi impute reg x = y，add（1） Y对X，其中使用Y估算缺失的X值多重插补中的变量选择

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stata如何处理结构方程模型（SEM）中具有缺失值的协变量

p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...接下来，让我们设置一些缺少的协变量值。为此，我们将使用缺失机制，其中缺失的概率取决于（完全观察到的）结果Y.这意味着缺失机制将满足所谓的随机假设缺失。...具体来说，我们将根据逻辑回归模型计算观察X的概率，其中Y作为唯一的协变量进入： gen rxb = -2 + 2 * y gen r =（runiform（）<rpr）现在我们可以应用Stata的sem...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。

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