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连玉君老师Stata33讲学习笔记(下)

2020-12-31 19:28 作者:小志小视界  | 我要投稿

- Stata33讲地址:https://space.bilibili.com/546535876

> Stata33讲是连玉君老师 2014 年录制的一套 Stata 公开课,包括 34 个小视频 (每个 15 分钟左右),从最基本的 Stata 入门到数据处理、绘图、编程,以及线性回归分析和固定效应模型。

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#Stata33讲# 第23天 OLS简介

- OLS简介:残差平方和最小

- OLS基本假设:参数线性关系

- OLS结果解读:估计值,标准误

- 拟合值和残差 predict

- 拟合优度 R^2


#Stata33讲# 第23-1天 相关系数矩阵

- 目的:呈现相关性与观察是否存在多重共线

- graph matrix

- Pearson 相关系数:pwcorr,pwcorr_a

- Spearman 相关系数:spearman

- 两个系数矩阵合并呈现:corsp

- 参考:[相关性分析结果输出与解读运用](BV1qA411E7ZN)


#Stata33讲# 第24天 基本统计量的呈现

- sum 基本统计量描述

- 附加选项, detail

- tabstat 输出统计量结果

- 外部命令 fsum 

- 参考:[描述性统计结果输出及解读运用](BV1L54y1m7pW)


#Stata33讲# 第25天 组间均值差异检验

- 单变量均值检验 t-test:ttest

- 多变量组间差异 ttable3, normdiff(呈现t值P值)

- 变量在多组之间的差异 ttestplus

- 参考:[单变量差异检验结果输出与解读运用](BV1L5411877n)


#Stata33讲 第26天 统计表格输出为Excel或Word

- logout 命令

- 范例 输出Word 和 Exce- 输出基本量统计+相关系数

- 参考1 [描述性统计结果输出及解读运用](/BV1L54y1m7pW/)

- 参考2 [相关性分析结果输出与解读运用](/BV1qA411E7ZN/)

- 参考3 [如何快速输出Stata回归结果?](/BV1i5411j7Ef/) 


#Stata33讲# 第27天 拟合值和残差

- 获取拟合值和残差-predict

- 范例1:超额工资水平

- 范例2:分行业-分年度计算超额工资水平


#Stata33讲# 第28-1天 稳健型标准误的获取

- 异方差稳健型标准差:white(1980) robust

  - t = 系数/标准误

- 聚类调整后的标准误

  - cluster 组内相关,不同组干扰项不相关

- 自抽样(bootstrap)稳健型标准误

  - 基本思想

  - vce(bs,reps(1000),seed(123))


#Stata33讲# 第28-2天 平方项-特殊的交叉项

- aaplot 图形呈现

- 转折点的确定及其含义

- U型关系与倒U型关系

- 估计系数的引用 _b[var]

- 我们研究的是经济学问题,而非数学问题

- 参考:[交互效应和分组回归(程序实现)](BV1pK411N7bt)


#Stata33讲# 第29-1天 回归结果的呈现和输出

- equation

- esttab 回归结果的输出

- 实例讲解,"完整设定 "修改即用

- 详细解读选项的含义 

- 参考:[如何快速输出Stata回归结果](BV1i5411j7Ef)


#Stata33讲# 第29-2天 面板简介

- “面试问题”经典分析

- 处理方法:组内去心,组内差分

- 面板数据结构:标识组+时间

- xtset 组别 时间

- xtdes 数据描述

- xttab 分类变量列示

- help xt // 处理面板系列命令

- 参考:[截面数据&面板数据(概念篇)](BV1za411A7kb);[截面数据&面板数据(方法篇)](BV1za411A7kb);[如何正确设定面板数据](BV1LT4y1F7yC);[固定效应模型](BV1zZ4y1g79q)


#Stata33讲# 第31-1天 固定效应模型和随机效应模型

- Pooled OLS 混合OLS;reg y x

- 固定效应:个体效应视为解释变量一部分

- 随机效应:个体效应视为干扰项一部分

- 固定效应估计思路:组内去心

- Relationship between POLS and FE

- Stata中的实际操作案例:xtreg y x,fe


#Stata33讲# 第31-2天 豪斯曼检验

- 基本思想:对比FE和RE的估计结果

- Stata实现:hausman

- Hausman检验值为负

  - 修正后的估计量

  - 使用过度识别检验

  - Bootstrap Hausman

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