❶ stata用vwls命令做完加權最小二乘法後，怎樣求得R方、F值、調整R方
Variance-weighted least-squares regression Number of obs = 4134
Goodness-of-fit chi2(4101) = 19326.49 Model chi2(32) = 5259.60
Prob > chi2
= 0.0000
Prob > chi2
= 0.0000
❷ stata最小二乘法語句怎麼寫
您好，這樣的：
一般做2sls，使用語句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具變數為z，控制變數有n-1個，就使用這個就好了。如果你非要自己編程序的話，首先reg x1 z x2……xn;然後把X1的擬合值predict出來(假定為x11)，在做第二階段的回歸。
reg y x11 x2……xn；
這樣得到的結果就是兩階段的回歸結果，但是方差是有問題的。最好使用ivreg，如果還不會用的話，直接help ivreg。
❸ stata工具變數回歸為什麼要用兩階段最小二乘法
普通的2sls回歸中的關於工具變數的命令如下：reg y x1 x2 ( z x2),上述的回歸模型假定x1是內生變數，其中 z x2分別是x1 x2 相對應的工具變數。 版主提出的帶有交叉項的回歸模型中，不知可否 採用 reg y x1 x2*x1 (z z*x2) 僅供參考 ，我也是初學...
❹ ivreg命令怎麼用
工具變數法的難點在於找到一個合適的工具變數並說明其合理性，Stata操作其實相當簡單，只需一行命令就可以搞定，我們通常使用的工具變數法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。
ivregress命令
ivregress命令是Stata自帶的命令，支持兩階段最小二乘（2SLS）、廣義矩估計（GMM）和有限信息最大似然估計（LIML）三種工具變數估計方法，我們最常使用的是兩階段最小二乘法（2SLS），因為2SLS最能體現工具變數的實質，並且在球形擾動項的情況下，2SLS是最有效率的工具變數法。
顧名思義，兩階段最小二乘法（2SLS）需要做兩個回歸：
（1）第一階段回歸：用內生解釋變數對工具變數和控制變數回歸，得到擬合值。
（2）第二階段回歸：用被解釋變數對第一階段回歸的擬合值和控制變數進行回歸。
如果要使用2SLS方法，我們只需在ivregress後面加上2sls即可，然後將內生解釋變數lnjinshipop和工具變數bprvdist放在一個小括弧中，用=號連接。選項first表示報告第一階段回歸結果，選項cluster()表示使用聚類穩健的標准誤。
❺ 加權最小二乘法的權重怎麼確定r語言
第一步：OLS回歸，並計算殘差r
第二步：生成殘差的平方，即r2
第三步：對r2取對數，並對解釋變數做輔助回歸（不顯著的變數去掉）
第四步：計算輔助回歸的擬合值G
第五步：對G做指數化處理，定義H=exp（G）
第六步：以1/H為權重做WLS回歸，比如Stata中的命令為 reg y x [aw=1/H]
❻ stata最小二乘法語句怎麼寫假設因變數為y，自變數為a,b,c,d,e
reg y a b c d e
❼ stata中混合最小二乘回歸怎麼固定年份和個體，具體命令
直接跑回歸就可以了，不用特別設置