stata 面板回归 年份 行业做虚拟变量

三个变量g,m,s和常数项；其中只有size显著,可以看其t值和p值,p值小于0.05,所以其在95%置信度下显著.拟合度较低,查看adjR-squared,越接近1拟合度越高,此模型拟合度较差.模型

你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.

不一定,首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因,一种是正常的,不用管,一种是不正常的,需要处理,不过总的来说无论你是否处理,它都不会进入回归（stata会自动忽略）,要处理的都是你的模型假设.正常的,

属于时间序列预测如果用简单的回归模型来做并不是很准确的在spss中有一项是预测的菜单,其中就是考虑时间序列后的分析预测,有点类似于回归分析,但是它会考虑到时间序列的影响,同时也有自变量和因变量的

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

抛开数据本身和模型的问题,但看回归结果的话,第一个结果比第二个好：一是模型整体的拟合优度即adj-Rsquared比较高,二是显著性水平即P值比较低.再问：请问一下表格里的t值代表什么？还有P>|t|

不太清楚意思,如果你说的是,对变量在某个区段内回归比如按年月,再按编号分别做回归,共i*j个回归方程,那就用bysortij：gen就可以啦.如果是面板数据,就按面板数据的方法做.

结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量：province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值.3-5行表示模型的拟合优度,分别为withi

1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验

Regressionmodelshavetobeformulatedbasedonvarietyofyears.Non-operationalaccruedprofits

我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好.F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,

进入stata,输入edit,把EXCEL里的数据复制进去,命名好regSUOC1-3DCTRPNA就好

estatimtest,white再问：我测试的结果为chi2(19)=20.00Prob>chi2=0.3946请问这个结果显示有异方差性吗？chi2(19)的19代表的是什么？非常感谢!再答：不存

额.回归命令regyx1x2x3等等,就是reg后跟因变量然后加上若干解释变量回归分析就是看解释变量回归的系数是否显著看一看基本的计量课本就行再问：http://zhidao.baidu.com/qu

字符型数据在stata里可以用destring命令变成数值型但要注意在destring之前,变量所有观察值都不含有字符,如空格啊,标点符号啊,斜杠等等所以最好在EXCEL里筛选一下,把有字符格式的观测

变量名：year(年份)industry(行业),其他的都是自己定义的,x,y,yp,e,r,c,其他的都是build-in的命令.

这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧再问：应该没有吧，是不是数据太多了啊？大约30000个数据，后来变成1000个数据就可以了，为什么呀再答：mem设置太小了吧，加

回归有很多种呀,你要做哪种回归?如因变量y对自变量x的线性回归：regressyx因变量y对自变量x1、x2、x3的线性回归：regressyx1x2x3因变量为二分变量的y对自变量x1、x2、x3的