首页 >>  正文

用stata做岭回归的步骤

来源：baiyundou.net   日期：2024-09-20

双重差分法(DID)估计是最常用的因果推理方法之一。Stata的didregress和xtdidregress命令适用于重复横截面和面板数据的DID和三重差分(DDD)模型。DID和DDD模型控制未观测到的组和时间固定效应，一致地估计被治疗者的平均治疗效应( ATET )。


模型的关键假设可以通过estat trendplot、estat ptrends和estat granger命令来进行检验和图形化展示。


如果要估计不同时间和处理序列的ATETs，您可以使用Stata的新命令：hdidregress和xthdidregress。

 

• 用于ATET估计的DID和DDD模型:

– 重复横截面数据

– 面板数据

• Donald和Lang聚合方法

• Wild bootstrap P值和置信区间

• Bell和McCarey对偏差校正标准误差的自由度调整

• 均值结果和预处理平行趋势图形诊断

• Granger类型和预处理平行趋势检验

• 异构DID模型

• Bacon分解法评估处理效应异质性

 

拟合DID模型和ATET估计

我们想研究新的住院程序对患者满意度的影响，需要使用一些医院实施新程序之前和之后的每月患者数据。

. didregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)

手术满意度的ATET为0.85，分别考虑医院和每月固定效应。95% CI不包括0。

如果我们的数据是面板数据，可以使用xtset并输入：

. xtdidregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)


• 图形诊断

我们的DID模型假设，在实施新程序之前，对照组和实验组的满意度趋势是平行的。我们可以用estat trendplot对这一假设进行诊断。


• 预处理平行趋势检验

我们可以使用estat ptrends的正式统计检验来补充我们得出的图形诊断。


因此，预处理平行趋势的零假设并没有被拒绝。

• Granger因果性检验

我们的DID模型还可以假设治疗组和对照组在预期治疗时不会改变他们的行为。为了检验这一假设，我们可以使用estat granger来进行Granger因果检验。


预期治疗时没有行为改变的无效假设没有被拒绝。还可以使用estat grangerplot进行图形诊断。


• 计算相应的标准误差

有多个小组的情况是很常见的。在这些场景中，聚类稳健标准误差是不可靠的。对于这种情况，我们可以使用替代方法来计算标准误差。

我们可以通过添加vce(HC2)选项来使用经过HC2偏差调整的聚类稳健标准误差。

. didregress (satis) (procedure),group(hostpital) time(month) vce(hc2)

我们可以通过使用aggregate(dlang)选项来使用Donald和Lang聚合方法。

. didregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)aggregate(dlang)

野聚类自助法P值和置信区间功能也是可用的。与所有自举方法一样，我们需要设置一个种子以使结果可复制。

. didregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)wildbootstrap(rseed(123))


• DDD模型

要拟合DDD模型，只需向group()选项添加另一个变量，并定义新的处理过的观测值。

. didregress (satis) (new_treated),group(hospital another_group)time(month)


• 治疗时间变化时的治疗异质性检验

如果个体在不同的时间治疗，每个治疗队列的ATET可能会改变。如果是，则DID估计结果不一致。

我们可以使用Bacon分解来检验didregress和xtdidregress的ATET异质性，输入

. estat bdecomp

我们可以通过输入下列命令，以图表的形式展示结果

. estat bdecomp, graph


异质性DID

当治疗效果随时间变化且在不同队列中时，使用异质性DID估计ATETs结果是不同的。这时可以使用Stata的新命令hdidreress和xthdidreress，它会通过重复的横断面数据和面板数据来估计每个队列和时间段的ATETs。


• 每个队列和时期的ATET估计

– 重复横截面数据

– 面板数据

• ATETs 通过以下方式集合

– 组群

– 周期

– 暴露疗法

• 治疗效果异质性绘图和检验

• 同时置信区间

• 四个估算量

– 回归调整(RA)

– 逆概率加权法(IPW)

– 增广逆概率加权法(AIPW)

– 双向固定效应回归(TWFE)

• 预处理平行趋势检验


拟合具有异质处理效果的模型

我们想知道一个名为“健康习惯”的学区项目是否对学生的身体质量指数(BMI)有影响。我们的数据是学区级别的，其中包括学校是否参与该项目和学生的BMI等信息。从2013年到2020年，我们对40个学区的学生进行了重复抽样。我们使用aipw估计器对结果和治疗进行建模。

. hdidregress aipw (bmi medu) (hhabit parksd)group(schools) time(year)

AIPW估计器具有双重稳健性，这意味着即使治疗模型或结果模型(两者不能兼有)设定错误，估计仍然是一致的。治疗效果的异质性在结果中很明显，ATET估算值则因队列和时间组合而异。


可视化每个队列的ATETs

只看所有的ATETs估计是很难看出ATETs的具体趋势的。我们可以使用estat atetplot来可视化每个群组的ATETs时间概况。我们指定sci选项来显示同时置信带，该置信带覆盖了具有预定义概率水平的所有队列和时间的ATET的真实值。

. estat atetplot, sci


聚合ATETs

在调整模型时，我们可以使用estat aggregation来汇总队列、时间或治疗暴露中的ATETs。例如，我们使用estat aggregation, cohort来总结每个队列中的ATETs。

. estat aggregation, cohort graph

 

如果我们想要在一定时间内汇总ATETs，可以使用estat aggregation来指定time选项。

. estat aggregation, time graph

 

最后，如果我们想总结不同治疗时间内的ATETs，可以指定dynamic选项。

. estat aggregation, dynamic graph



北京天演融智软件有限公司（科学软件网）是STATA软件在中国的授权经销商，为中国的软件用户提供优质的软件销售和培训服务。  

","gnid":"972b14ac508ae1749","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"383","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01931e6ad0fd5810a2.png","width":"900"},{"desc":"","height":"419","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01eb62f5fe4982899e.png","width":"692"},{"desc":"","height":"359","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t013e0223101034d570.png","width":"695"},{"desc":"","height":"381","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01a20b31de30ff7049.png","width":"627"},{"desc":"","height":"255","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0190271e5401a49b10.png","width":"694"},{"desc":"","height":"254","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t016e612f1fd76f74cb.png","width":"691"},{"desc":"","height":"420","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01d70903232c55da24.png","width":"694"},{"desc":"","height":"773","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01cb240fe35b514cc4.png","width":"619"},{"desc":"","height":"367","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01ac9cbd4f1ca2cc0d.png","width":"609"},{"desc":"","height":"287","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t010d2a9ed040818590.png","width":"607"},{"desc":"","height":"368","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01e7939f217d8eb6b2.png","width":"610"},{"desc":"","height":"324","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t016190c4b8ee0309c2.png","width":"602"},{"desc":"","height":"368","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01a27381672c01f697.png","width":"605"},{"desc":"","height":"429","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01f4cc920cc3a61266.png","width":"604"},{"desc":"","height":"367","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t011e06853b1dd5f53a.png","width":"605"}]}],"original":0,"pat":"art_src_0,fts0,sts0","powerby":"cache","pub_time":1712913424000,"pure":"","rawurl":"http://zm.news.so.com/94fe3de7a27e3dfa937cb3a84d1e4088","redirect":0,"rptid":"327741b48e99043e","rss_ext":[],"s":"t","src":"天演融智","tag":[],"title":"Stata软件之双重差分法（DID）

印峡媚4421如何用stata做面板数据的滚动回归 -
施饶厘13810848650 ______ 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...

印峡媚4421有没有人会用STATA做多元线性回归分析并进行分析呢?急需帮助! -
施饶厘13810848650 ______ 额...回归命令reg y x1 x2 x3等等,就是reg 后跟因变量 然后加上若干解释变量 回归分析就是看解释变量回归的系数是否显著 看一看基本的计量课本就行

印峡媚4421怎么在stata 里面做虚拟变量的回归 -
施饶厘13810848650 ______ 例如,有一串年份数据 id year 001 2001 010 2002 100 2003 110 2004 111 2005 输入命令 tab year, gen(dummy_year) 这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量 回归命令 reg y x dummy* dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量,reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题.

印峡媚4421如何用stata提取一个主成分出来继续做回归分析 -
施饶厘13810848650 ______ 做好pca分析后,根据提取的主成分或因子数量,键入predict 新变量名称1 新变量名称2-新变量名称n,n对应产生的因子个数,如果只是提取一个主成分,则只要键入predict 新变量名

印峡媚4421想用stata做60次回归分析,自变量都相同(7个),怎样一次性操作? -
施饶厘13810848650 ______ forvalues x=1/60{ y`x' ............这里列你的自变量(每次可一样,也可不一样,加下标就是了,就是用`x'这个加下标,每循环一次,下标会自动加1,从1一直到60,共做60次) } 你可以copy以上代码,加入你自己的变量就可以了.

印峡媚4421如何用stata... -
施饶厘13810848650 ______ 进入stata,输入edit,把EXCEL里的数据复制进去,命名好 reg SU OC1-3 DC TR PNA就好

印峡媚4421用stata做logit回归,Log likelihood 值为多少比较正常?说明什么问题?对300多个数据做回归,十几个变量,log likelihood是负的一百多 -
施饶厘13810848650 ______[答案] -100多可以的,如果significant的话问题不大

印峡媚4421stata软件中如何对多重共线性采取补救措施 -
施饶厘13810848650 ______ 有很多方法,比如主成分回归,岭回归等

印峡媚4421stata 的do file怎么使用 -
施饶厘13810848650 ______ 你先打开stata截面,点击“New-Do files editors”就可以打开你想打开的do文件,这个文件主要是放你的程序的; 或者是“file-open-do”也可以打开do文件.

印峡媚4421使用weka可以实现岭回归?使用weka可以实现岭回归吗
施饶厘13810848650 ______ 在eviews中可以实现岭回归,在spss可以编程实现岭回归,不能进行菜单操作.在SAS中可以编程实现.在matlab语言中也可以编程实现.weka不行.

（编辑：自媒体）
相关推荐
  • stata一元回归步骤
  • stata回归方程怎么写
  • 岭回归的基本思想
  • stata一元回归命令和解释
  • 岭回归优缺点
  • 岭回归matlab代码
  • stata回归结果图解
  • stata岭回归分析
  • stata岭回归法
  • stata岭回归结果怎么看
  • 利用stata做回归分析
  • stata多元回归详细步骤
  • stata绘制回归图
  • stata一元回归教程
  • stata逐步回归法详细步骤
  • 岭回归模型公式
  • stata完整回归命令
  • 一元回归的stata实例
  • stata基准回归步骤
  • 用stata做ols回归步骤
  • stata回归表解读
  • stata岭回归命令
  • stata简单回归分析
  • 怎样用stata做回归分析
  • 用stata做回归的命令
  • 用state进行回归分析
  • stata怎么做岭回归
  • 多元回归的stata步骤
  • 岭回归的解
  • stata一元回归步骤
    • 关于我们 | 客户服务 | 服务条款 | 联系我们 | 免责声明 | 网站地图 @ 白云都 2024