stata固定效应和随机效应命令
Stata是一款广泛使用的统计分析软件，它提供了多种命令来进行面板数据分析，其中包括固定效应和随机效应命令。本文将详细介绍这两种命令的使用方法和注意事项。
一、固定效应命令
1.1 命令简介
固定效应模型是一种常用的面板数据模型，它假设所有个体的截距都不同，但斜率相同。在Stata中，可以使用xtreg命令来估计固定效应模型。
1.2 命令格式
xtreg dependent_variable independent_variables, fe i(panel_variable)
其中，dependent_variable表示因变量，independent_variables表示自变量，panel_variable表示面板数据中的单位标识符。
1.3 参数说明
bureaucratic
- dependent_variable：因变量名称。
- independent_variables：自变量名称。
- panel_variable：面板数据中的单位标识符。
- fe：表示使用固定效应模型。
- i(panel_variable)：将panel_variable作为分类变量处理。
tony stark1.4 示例
以Stata内置数据集“nlswork”为例，该数据集包含了1966年至1988年间美国国内劳动力市场调查中对个人收入、教育、工作经验等信息的调查结果。我们将使用该数据集来估计一个固定效应模型，其中因变量为“ln_wage”（对数工资），自变量为“exp”（工作经验）和“tenure”（在当前雇主工作时间），面板数据中的单位标识符为“id”。
信息工程专业就业前景首先，我们需要将数据集转化为面板数据格式：
xtt id year
然后，使用xtreg命令估计固定效应模型：
xtreg ln_wage exp tenure, fe i(id)
ek输出结果如下：
. xtreg ln_wage exp tenure, fe i(id)
note: id omitted becau of collinearity
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 28,036
Group variable: id Number of groups = 4,928
R-sq: Obs per group:
within = 0.0000 min = 1
between = 0.0002 avg = 5.7
overall = 0.0001 max = 13
F(2,19806) = 25.60
corr(u_i, Xb) = -0.0159 Prob > F = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
ln_wage | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
remindme-------------+----------------------------------------------------------------
exp | .0388899 .0011484 33.87 0.000 .0366386 .0411411
tenure | .0081687 .0010096 8.09 0.000 .00618 .0101573
_cons | .4891543 .056711 8.62 0.000 .3777542 .6005543
幼儿英语早教机构-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .37293172
sigma_e | .47407531
rho | .47552977 (fraction of variance due to u_i)
1.5 结果解读
输出结果中，固定效应模型的估计结果包括了截距项（_cons）、工作经验（exp）和在当前雇主工作时间（tenure）的系数。由于我们将“id”作为分类变量处理，因此该变量不在输出结果中显示。此外，输出结果还包括了随机误差项的方差（sigma_u）和固定误差项的方差（sigma_e），以及随机误差项占总方差的比例（rho）。
外文原版图书二、随机效应命令
多伦多大学商学院
thrixxx2.1 命令简介
随机效应模型是一种常用的面板数据模型，它假设所有个体的截距和斜率都可以不同。在Stata中，可以使用xtreg命令来估计随机效应模型。
2.2 命令格式
the lookoutxtreg dependent_variable independent_variables, re i(panel_variable)
其中，dependent_variable表示因变量，independent_variables表示自变量，panel_variable表示面板数据中的单位标识符。
