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  • 1分钟入门Stata面板数据

    发布日期:2022-05-31 01:40   来源:未知   阅读:

      在本例中,因变量ln_w(工资对数)被建模为多个解释变量的函数。请注意,grade and black在模型中被忽略了,因为它们在个人中没有变化。

      我们的数据集包含28,091次“观察”,即4,697人,每一次观察平均发生在6.0年。在我们的数据中,观察到的是某一年里的一个人。数据集包含变量idcode,用于标识人员- x[i,t]中的i索引。在拟合模型之前,我们输入xtset,以表明我们之前已经告诉Stata面板变量。

      为了适应相应的随机效应模型,我们使用相同的命令,但将fe选项更改为re。

      我们还可以进行Hausman检验,将一致的固定效应模型与高效的随机效应模型进行比较。为此,我们必须首先存储来自随机效应模型的结果,重新修改固定效应模型,使这些结果成为最新的,然后执行测试。

      此外,Stata还可以对随机效应进行Breusch和Pagan Lagrange乘子(LM)检验,并根据估计值计算各种预测,包括随机效应。

      Stata提供有意义的汇总统计数据的能力,与其用横断面时间序列数据拟合统计模型的能力同等重要。

      在负的小时数最小值并不是一个错误;within表示的是在全球平均值36.55956附近的人的时间变化。

      MSP是一个变量,如果被调查的女性已婚且配偶在家中,则其值为1。总的来说,我们观察到的60%的人年数据是msp。就女性个体而言,66%的女性在某一时刻达到msp,而77%则不是;因此,一些妇女是MSP一年,而其他人不是。一次一个女人,如果一个女人是msp,她55%的观察结果是msp。如果一个女人从来都不是msp,那么她观察到的72%都不是msp。(如果婚姻状况在我们的数据中从未改变,那么在百分比范围内的数据都将是100。)