psmstata命令

A. 固定效应模型stata命令是什么

应为在stata中，i.year

这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。

可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，interaction

expansion，或者是使用

data

>

create

or

change

data

>

other

variable...

统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

以上内容参考：网络-stata

B. 如何在stata的命令窗口里写求最大值最小值平均值同时显示的命令

1、首先，安装并打开Stata软件，如下图所示。

C. 大神在哪里，新人求助，Stata的PSM分析

这个分析比较容易
在stata里面可以采用命令psmatch2

D. 如何在stata中实现psmdid和平行趋势检验呢

dfuller pperron 以上两个都可以，一个是ADF ,一个是PP检验 趋势项的话 dfuller XX, trend 更多的要求可以help dfuller参考 建议后面加reg，这样最好

E. stata描述性统计命令是什么

stata描述性统计命令是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

“描述性统计是一种汇总统计，用于定量描述或总结信息集合的特征”。从这个定义，我们不难看出，描述性统计包含两个重要的特征，描述和总结。

通常情况下，我们把描述性统计分为两大类：离散趋势和集中趋势，两种分类。

Stata的操作：

第一种方法，输入stata命令： summarize

summarize后可以跟具体变量的名称，如果不跟变量名称，则默认对全部变量进行描述性分析，两种结果如下：

（1）输入命令：summarize，得到全部变量的描述性统计结果。

（2）输入命令：summarize price mpg rep78 headroom，得到部分变量的描述性统计结果。如下图所示。

处理数据经验是最好能用stata的do文件编辑器记下你做过的工作。因为很少有一项实证研究能够一次完成，所以，当你下次继续工作时。能够重复前面的工作是非常重要的。有时因为一些细小的不同，你会发现无法复制原先的结果了。

这时如果有记录下以往工作的do文件将把你从地狱带到天堂。因为你不必一遍又一遍地试图重现做过的工作。在stata窗口上部的工具栏中有个孤立的小按钮，把鼠标放上去会出现“bringdo-fileeditortofront”，点击它就会出现do文件编辑器。

F. 求教：倾向值匹配分析的stata命令句法及详细解释

psm用stata做最方便了

G. Stata怎么安装命令 新命令添加方法

首先，打开stata软件。

我们需要确定自己安装的命令是否已经在stata系统之中，简单的一个测试方法便是在输入框中输入“help XXX”，以“fsum”名利为例，输入“h fsum”。
如果没有该命令，则会出现图片的提示。这里也可以选择“是”来软件自动搜索，但是我们提供另外一个下载方式。

我们可以直接在stata命令窗口中输入下载命令：“ssc install fsum”命令。

4
等待下载，当出现以下图样的时候，命令便下载完成了。

5
重复上面第二个步骤，便可以查看新命令的功能了

H. gpsm（广义倾向得分匹配）如何在stata中实现呢我只知道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控制年份固定效应命令

操作方法如下：
xtreg表示对面板数据进行回归，前缀xt可以说是面板数据命令的标志，与OLS的回归命令reg相区别。
在这个例子中，被解释变量为exit1，后面4个全是解释变量，fe表示fixedeffect，处理的是个体固定效应，r表示robust，即采用聚类稳健标准误，对于面板数据估计，r自动聚类到截面维度，若要更改聚类层面，可以手动将r换成cluster（hy），括号内为想要聚类的层面，比如hy（行业）。
关于R-sq，也就是RSquare，这里也要强调一下，可以发现，回归结果显示了三个R-aq，到底应该用哪一个呢？之前讲过，固定效应有三种估计方法，Stata默认的是组内估计（Withinestimate），因此这三个R-sq里应该用第一个：within=0.02。
不过也有一个“聪明”的办法来识别，即通过命令将回归结果直接导出到word，然后再看软件给出的是哪一个R-sq（导出回归结果的命令之前有提过，像outreg2以及esttab等都能很好实现）。