psmstata命令

A. 固定效應模型stata命令是什麼

應為在stata中，i.year

這種生成變數的方式只對與單一變數有效，而且在回歸方程之中不能夠有運算符號。

可以試一下使用stata自帶的自動生成交叉變數的命令，interaction

expansion，或者是使用

data

>

create

or

change

data

>

other

variable...

統計功能

Stata的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。

數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

以上內容參考：網路-stata

B. 如何在stata的命令窗口裡寫求最大值最小值平均值同時顯示的命令

1、首先，安裝並打開Stata軟體，如下圖所示。

C. 大神在哪裡，新人求助，Stata的PSM分析

這個分析比較容易
在stata裡面可以採用命令psmatch2

D. 如何在stata中實現psmdid和平行趨勢檢驗呢

dfuller pperron 以上兩個都可以，一個是ADF ,一個是PP檢驗 趨勢項的話 dfuller XX, trend 更多的要求可以help dfuller參考 建議後面加reg，這樣最好

E. stata描述性統計命令是什麼

stata描述性統計命令是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它擁有很多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。用Stata繪制的統計圖形相當精美。

「描述性統計是一種匯總統計，用於定量描述或總結信息集合的特徵」。從這個定義，我們不難看出，描述性統計包含兩個重要的特徵，描述和總結。

通常情況下，我們把描述性統計分為兩大類：離散趨勢和集中趨勢，兩種分類。

Stata的操作：

第一種方法，輸入stata命令： summarize

summarize後可以跟具體變數的名稱，如果不跟變數名稱，則默認對全部變數進行描述性分析，兩種結果如下：

（1）輸入命令：summarize，得到全部變數的描述性統計結果。

（2）輸入命令：summarize price mpg rep78 headroom，得到部分變數的描述性統計結果。如下圖所示。

處理數據經驗是最好能用stata的do文件編輯器記下你做過的工作。因為很少有一項實證研究能夠一次完成，所以，當你下次繼續工作時。能夠重復前面的工作是非常重要的。有時因為一些細小的不同，你會發現無法復制原先的結果了。

這時如果有記錄下以往工作的do文件將把你從地獄帶到天堂。因為你不必一遍又一遍地試圖重現做過的工作。在stata窗口上部的工具欄中有個孤立的小按鈕，把滑鼠放上去會出現「bringdo-fileeditortofront」，點擊它就會出現do文件編輯器。

F. 求教：傾向值匹配分析的stata命令句法及詳細解釋

psm用stata做最方便了

G. Stata怎麼安裝命令 新命令添加方法

首先，打開stata軟體。

我們需要確定自己安裝的命令是否已經在stata系統之中，簡單的一個測試方法便是在輸入框中輸入「help XXX」，以「fsum」名利為例，輸入「h fsum」。
如果沒有該命令，則會出現圖片的提示。這里也可以選擇「是」來軟體自動搜索，但是我們提供另外一個下載方式。

我們可以直接在stata命令窗口中輸入下載命令：「ssc install fsum」命令。

4
等待下載，當出現以下圖樣的時候，命令便下載完成了。

5
重復上面第二個步驟，便可以查看新命令的功能了

H. gpsm（廣義傾向得分匹配）如何在stata中實現呢我只知道PSM的命令

public class exp2{ public static void main(String args[]){ int i=0; for(i=1;i<=20;i++)
System.out.println(f(i));
}public static int f(int x)
{ if(x==1 || x==2) return 1; else
return f(x-1)+f(x-2);
}
}

I. stata psm控制年份固定效應命令

操作方法如下：
xtreg表示對面板數據進行回歸，前綴xt可以說是面板數據命令的標志，與OLS的回歸命令reg相區別。
在這個例子中，被解釋變數為exit1，後面4個全是解釋變數，fe表示fixedeffect，處理的是個體固定效應，r表示robust，即採用聚類穩健標准誤，對於面板數據估計，r自動聚類到截面維度，若要更改聚類層面，可以手動將r換成cluster（hy），括弧內為想要聚類的層面，比如hy（行業）。
關於R-sq，也就是RSquare，這里也要強調一下，可以發現，回歸結果顯示了三個R-aq，到底應該用哪一個呢？之前講過，固定效應有三種估計方法，Stata默認的是組內估計（Withinestimate），因此這三個R-sq里應該用第一個：within=0.02。
不過也有一個「聰明」的辦法來識別，即通過命令將回歸結果直接導出到word，然後再看軟體給出的是哪一個R-sq（導出回歸結果的命令之前有提過，像outreg2以及esttab等都能很好實現）。