stata相关性不显著怎么改数据,stata面板数据自相关检验

stata面板数据回归结果分析 2023-09-29 19:31 416 墨鱼

stata面板数据回归结果分析

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p1是用双向固定效应分析原始数据的回归结果还蛮理想的(前4个A A² B B²是核心解释变量已有文献一般只有B²不显著) 但是因为一次性二次项都有可能存在很强的多重共线性于是进Stata检查是否存在异方差的方法：1、看残差图，模型回归之后使用即可rvfplot(残差与拟合值的散点图) rvpplot(残差与解释变量的的散点图) 2、White检验其基本命令是在完成基本的OLS 回归之后，输

这种方法不改变原始数据、不删减数据，数据可以向外公布，具体如下：（一）显著调节原理这种程序变得是控制变量的排列组合方式，比如大家每次用不同的控制变量运行的结果不一样，这个程序可以帮需要增加与x不太相关，但是和y相关的变量作为控制变量：这样可以使得x被更加干净的识别，从而达到更加显

37 可以，相关性分析不重要，没人相信相关性分析的结果，瞄一眼就行了。好滴好滴非常感谢！固定效应模型/GMM 以及门槛效应试了缩尾取对数增减控制变量两个解释变量只有一个偶尔显著大神们舅舅我#stata #毕业论文

1. 修改数据：首先，可以尝试采样更多的数据，去掉冗余数据，以提高数据显著性。其次，可以对原始数据进行转换，例如将类别变量转换为数值变量，或者将数值变量转第二是调整回归的一些常用方法。参照以下回答。Stata对面板数据用固定效应模型后核心解释变量不显著，怎么

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