Stata 使用 xtreg 进行集群随机效应模型
Stata using xtreg for cluster random effects models
我想使用 xtreg 获取各个组的随机效应截距及其预测值。但是,所有预测命令都只是用常量值填充所有组。
使用 1 年的数据:
xtset group // set panel
xtreg outcome, re
predict u
predict xb
这部分是统计问题。这里的 xt
上下文对回归的标准特征没有影响:如果没有指定预测变量,则返回的预测必然是常数并且等于平均响应。我们看不到你的数据,但原理是通用的。这是一个可重现的例子:
. webuse grunfeld
. xtset
panel variable: company (strongly balanced)
time variable: year, 1935 to 1954
delta: 1 year
. xtreg mvalue
Random-effects GLS regression Number of obs = 200
Group variable: company Number of groups = 10
R-sq: Obs per group:
within = 0.0000 min = 20
between = 0.0000 avg = 20.0
overall = 0.0000 max = 20
Wald chi2(0) = .
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = .
------------------------------------------------------------------------------
mvalue | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
_cons | 1081.681 422.1377 2.56 0.010 254.3064 1909.056
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1332.6401
sigma_e | 348.51426
rho | .93598465 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. predict predict
(option xb assumed; fitted values)
. su predict
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
predict | 200 1081.681 0 1081.681 1081.681
. su mvalue
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
mvalue | 200 1081.681 1314.47 58.12 6241.7
请注意,您使用的名称(示例中的 xb
和 u
)对 predict
生成的内容没有任何影响。 predict
在任何一种情况下的默认值,没有指定预测变量,是预测的平均结果。
在这种情况下,您应该查看 predict
的选项,例如
predict u, u
我想使用 xtreg 获取各个组的随机效应截距及其预测值。但是,所有预测命令都只是用常量值填充所有组。
使用 1 年的数据:
xtset group // set panel
xtreg outcome, re
predict u
predict xb
这部分是统计问题。这里的 xt
上下文对回归的标准特征没有影响:如果没有指定预测变量,则返回的预测必然是常数并且等于平均响应。我们看不到你的数据,但原理是通用的。这是一个可重现的例子:
. webuse grunfeld
. xtset
panel variable: company (strongly balanced)
time variable: year, 1935 to 1954
delta: 1 year
. xtreg mvalue
Random-effects GLS regression Number of obs = 200
Group variable: company Number of groups = 10
R-sq: Obs per group:
within = 0.0000 min = 20
between = 0.0000 avg = 20.0
overall = 0.0000 max = 20
Wald chi2(0) = .
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = .
------------------------------------------------------------------------------
mvalue | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
_cons | 1081.681 422.1377 2.56 0.010 254.3064 1909.056
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1332.6401
sigma_e | 348.51426
rho | .93598465 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. predict predict
(option xb assumed; fitted values)
. su predict
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
predict | 200 1081.681 0 1081.681 1081.681
. su mvalue
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
mvalue | 200 1081.681 1314.47 58.12 6241.7
请注意,您使用的名称(示例中的 xb
和 u
)对 predict
生成的内容没有任何影响。 predict
在任何一种情况下的默认值,没有指定预测变量,是预测的平均结果。
在这种情况下,您应该查看 predict
的选项,例如
predict u, u