表2-1: 回归分析相关命令一览
命令用途
anova 方差和协方差分析 heckman Heckman 筛选模型
intreg 离散型变量模型,包括Tobit 、cnreg 和intreg ivreg 工具变量法(IV 或2SLS)
newey Newey-West 标准差设定下的回归
prais 针对序列相关的Prais-Winsten, Cochrane-Orcutt, or Hildreth-Lu 回归 qreg 分量回归 reg OLS 回归 sw 逐步回归法
reg3 三阶段最小二乘回归
rreg 稳健回归(不同于方差稳健型回归,即White 方法) sureg 似无相关估计
svyheckman 调查数据的Heckman 筛选模型 svyintreg 调查数据的间断变量回归 svyregress 调查数据的线性回归 tobit Tobit 回归
treatreg treatment 效应模型 truncreg 截断回归
表2-2: 时间序列命令一览
命令用途
clemao1 允许结构突变的单位根检验 zandrews dfuller dfgls pperron
coin 单方程协整检验
dwstat 参考dwstat2 , durbina2 durbinh
表2-3: Panel Data 模型相关命令一览I
命令模型
统计描述相关命令:
xtdes 变量类型,数据类型描述 xtsum 基本统计量 xttab 按表格形式列示 xtpattern 面板数据的模式 估计相关命令:
xtreg 面板数据模型(固定效应、随机效应)
xtregar 含有AR(1) 干扰项的固定效应和随机效应面板数据模型
xtgls 截面-时序混合模型,可处理异方差、组内序列相关和组间相关性 xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors
xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models
xtivreg 面板模型的工具变量或两阶段最小二乘法估计 xtabond Arellano-Bond(1991) 线性动态面板数据模型估计
xtabond2 Arellano-Bover(1995) 系统GMM 动态面板数据模型估计 xttobit Tobit 随机效应面板模型
xtintreg Random-effects interval data regression models xtlogit Fe, Re, Pa logit models xtprobit Re, Pa probit models xtcloglog Re, Pa cloglog models xtpoisson Fe, Re, Pa Poisson models
xtnbreg Fe, Re, Pa negative binomial models xtfrontier 面板随机前沿模型
xthtylor Hausman-Taylor estimator for error-components models
表2-4: Panel Data 模型相关命令一览II
命令模型
假设检验相关:
test Wald 检验,如时间效应联合显著性检验 xttest0 随机效应检验 xttest1 面板序列相关检验 xttest2 ads
xtserial Wooldridge 一阶序列相关检验 xtab Arellano 面板一阶序列相关检验 hausman Hausman 检验 面板单位根和协整相关: xtunit stata提供的检验方法
ipshin IPS(2003)面板单位根检验
levilin Levin,Lin和Chu(LLC, 2002)面板单位根检验 madfuller Sarno-Taylor(1998) 面板单位根检验
xtfisher Maddala和Wu(1999),基于P 值的面板单位根检验
表2-5: Post-estimation Commands
命令名称用途
adjust 列示预测结果的均质,适于多种回归分析,可分组列示 estimates 估计结果的存储、再显示、列表比较等 hausman Hausman 模型识别检验
lincom 获得参数的线性组合,在Logit 模型中可以获得系数线性组合的OR 值 linktest 但方程link 识别检验,用y 对Oy 和Oy2 回归 lrtest 似然比(LR)检验
mfx 计算边际效应和弹性系数 nlcom 系数的非线性组合 predict 获得拟合值、残差等
predictnl 获得非线性估计的拟合值、残差等 test 线性约束的假设检验,Wald 检验
testnl 非线性约束的假设检验
vce 列示参数估计值的方差-协方差矩阵
表2-6: 二维图种类一览
图形种类简单描述 scatter scatterplot line line plot
connected connected-line plot
scatteri scatter with immediate arguments area line plot with shading bar bar plot spike spike plot
dropline dropline plot dot dot plot
rarea range plot with area shading rbar range plot with bars rspike range plot with spikes
rcap range plot with capped spikes
rcapsym range plot with spikes capped with symbols rscatter range plot with markers rline range plot with lines
rconnected range plot with lines and markers tsline time-series plot
tsrline time-series range plot mband median-band line plot mspline spline line plot lowess LOWESS line plot lfit linear prediction plot qfit quadratic prediction plot fpfit fractional polynomial plot lfitci linear prediction plot with CIs qfitci quadratic prediction plot with CIs fpfitci fractional polynomial plot with CIs function line plot of function histogram histogram plot kdensity kernel density plot
表2-7: 二维图选项一览
选项类别简单描述
added line options draw lines at specified y or x values added text option display text at specified (y,x) value axis options labels, ticks, grids, log scales title options titles, subtitles, notes, captions
legend option legend explaining what means what scale(#) resize text, markers, and line widths
region options outlining, shading, aspect ratio, size aspect option constrain aspect ratio of plot region scheme(schemename) overall look by(varlist, ...) repeat for subgroups nodraw suppress display of graph
name(name, ...) specify name for graph saving(filename, ...) save graph in file advanced options difficult to explain
表2-9: 模拟分析相关命令一览
命令用途备注 抽样相关:
corr2data 产生具有指定相关性的数据仅适用于模拟相关分析 drawnorm
invnorm(uniform()) 产生服从标准正态分布的随机数函数,可调节均值和方差 matuniform(r,c) 产生均匀分布函数
sample 从现有数据中进行非重复随机抽样参考bsample sim arma 产生服从ARIMA 过程的随机变量需要下载 Bootstrap 相关: bootstrap bs bstat bsample MC 相关:
simulate MC simulation jknife 类似于MC permute
postfile 存储MC 的结果 statsby exp list
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