一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lof
import java.text.* ;
import java.util.* ;
public class DateDemo05{
public static void main(String args[]){
String strDate = "2008-10-19 10:11:30.345" ;
// 准备第一个模板，从字符串中提取出日期数字
String pat1 = "yy
10.5使用数据集acemoglu.dta复制Acemoglu et al.(2001)的部分结果。该数据集包含64个曾为欧洲殖民地的国家，主要变量为log pgp95（1995年人均GDP，购买力平价），avexpr（1985-1995年间的平均产权保护程度，0为最低，10为最高），lat_abst（首都纬度的绝对值除以90），以及 log em4（殖民者死亡率的对数）（1）使用稳健
stata变量引用–潘登同学的stata笔记 文章目录stata变量引用--潘登同学的stata笔记变量生成gen命令通配符：*, ?, -因子变量时间序列变量命名、前缀与标签变量命名、添加前缀通配符与批量重命名变量标签数字-文字对应表CSMAR数据处理查看、查找变量单值、暂元单值暂元利用暂元写循环语句 变量生成gen命令sysuse nlsw88, clear
gen lnwage = ln(w
一、什么是内生性？内生性问题是解释变量与扰动项相关导致的，具体的表现形式有遗漏变量、双向因果和测量误差。遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但是没有控制。此时该变量会跑到扰动项中，造成扰动项与解释变量相关。双向因果 双向因果是指核心解释变量A和被解释变量B互相影响。假设扰动项发生正向冲击，B会增加，则A发生变动，如此就有核心解释变量A和扰动项相关。此时，如果B对A有正
内生性原理处理1. 工具变量原理：
问题：违反“解释变量与随机扰动项不相关”的假设工具变量的要求：与内生变量高度相关（违背会导致弱工具 — 特殊：有很多的弱工具 many weak instruments）、与误差项不相关（违背会使得工具变的无效Invalid），以上最好有理论证明一般采用二阶段最小二乘法（2SLS）进行回归；当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需
二分类问题与logistic 回归 回归问题 “回归”一词源自英国科学弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton），他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的表弟。高尔顿发现，虽然有一个趋势——父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女
本文是机器学习系列的第一篇，内容主要包括：（1）线性回归问题的引入和定义；（2）LMS更新规则；（3）批处理梯度下降法和随机梯度下降法。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@）1.问题的引出 先从一个简单的例子说起吧，房地产公司有一些关于Portland,Oregon的房子信息，下表是房子的面
MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数，也可用来作多重线性或广义线性回归分析，它的调用方式如下：regstats(y,X,model)stats=regstats(…)stats=regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵)，它是的矩阵。默认情况下，regstats
Stata进阶本篇就来讲讲如何利用Stata来做实证分析，介绍具体操作的命令。实证分析用的数据通常为面板数据，因此文章以面板数据为例。在介绍之前，首先要了解什么是面板数据，面板数据指的是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。它既有截面的维度（n位个体），又有时间维度（T个时期）。一、面板数据模型的估计对面板数据的估计，通常构建静态面板数据（指自变量没有时间滞后项/前推项的模型），对模型做进一步限制可以
目录1. 背景2. 包含内生变量交乘项的模型介绍2.1 交乘项中仅有一个变量是内生变量2.2 交乘项中的两个变量均为内生变量3. Stata 实操3.1 输入数据3.2 不考虑内生性的估计结果3.3 工具变量法处理内生性问题3.4 考虑内生性和未考虑内生性的估计结果比较3.5 两个内生变量交互项的估计4. 结语5.参考文献1. 背景在实证分析中，计量模型中包含内生变量是经常发生的事情，模型中存在内
本篇推文介绍命令 statsby，该命令被广泛用于分组汇报单值 (scalar) 或者系数。1. statsby 命令简介顾名思义，statsby 就是分组 (bysort) 进行统计分析 (statstics)。它是 Stata 的官方命令，能够高效快捷地实现多种循环计算和统计功能。在介绍 statsby 命令前，先简要介绍如下两个概念，作为铺垫，以便更好理解 statsby 命令。Stata
Company Logo Discrete Choice Model 估计most likelihood estimate 如何解释logit和probit模型的估计结果 以logit为例 系数意义不大 Marginal effect更有意义(系数的显著性) 而marginal effect依赖于x(与x和β有关) mfx(可指定系数) 中国科学院农业政策研究中心 Company Logo Dis
文章目录1. 多元回归拟合代码2. 分析结果3. 完整案例参考资料 1. 多元回归拟合代码首先构造一个任意的dataframe：import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 20, size=(100, 4)),
1.背景介绍非平衡数据集是指训练数据中某一类别的样本数量远远超过其他类别的情况。这种情况在现实生活中非常常见，例如在医疗诊断领域，正常类别的样本数量远远超过疾病类别的样本数量。在这种情况下，使用传统的逻辑回归算法可能会导致模型在疾病类别上的预测性能非常差，这就是非平衡数据的问题。在这篇文章中，我们将讨论如何使用逻辑回归处理非平衡数据的问题。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算
10.6生育行为如何影响劳动力供给？具体来说，如果妇女多生一位小孩，其劳动力供给将下降多少？本题使用来自美国1980年人口普查的数据集fertility_small.dta进行估计。此数据集包含美国21~35岁已婚且有两个或更多子女的妇女信息，主要变量为weeks(1979年的工作周数)，morekids(是否有两个以上小孩)，以及samesex(头两个小孩是否性别相同)。（1）把weeks对虚拟
1 标准误1.1 定义标准误（Standard Error）是用来衡量统计样本估计量（如均值、回归系数等）与总体参数之间的差异的一种统计量。标准误衡量了样本估计量的变异程度，提供了对总体参数的估计的不确定性的度量。标准误越小，表示样本估计量与总体参数的估计越接近，估计越稳定。1.2 计算公式2 聚类稳健标准误聚类稳健标准误的计算方法通常涉及到对观察数据进行分组，然后在每个组内计算残差平方，并最终将
CFPS计算分性别家庭子女数根据fid18分组，增加变量 male_size,其值为根据fid18分组，gender_update＝1的总数（fid18为家庭编号，家庭编号相同则为同一家庭）egen male_size=count(fid18) if gender_update==1,by(fid18)
egen female_size=count(fid18) if gender_update=
Stata进阶2在一般的模型中，被解释变量的取值是连续的，如果解释变量是离散的（比如，虚拟变量），则不会影响回归。但有时被解释变量是离散的，而非连续的。那么就要选择相应的离散选择模型进行分析。一、二值选择模型1.线性概率模型、logit与probit模型直接以案例进行讲解，以数据集womenwk.dta为例，估计决定美国妇女就业与否的二值选择模型。该数据集包括以下变量：work(是否就业)，age
1、input: 输入数据
例：inpurt x y
1 4
2 3.5
3 7
end
2、by: 按照某一变量的取值来进行分析
例：by group，sort: regress Y x1 x2 //按照不同的组，对Y做回归分析
3、weight: 加权或者頻数
例：fw=頻数变量 //多用在四格表资料中或者未原资料
