hi， chuckuber here for the state of youtube channel today， i'd like to show you how to use the iv regress command to fit instrumental variable models we'll be using the data set eduk wages which you can download using the link shown below the video this data set contains fictional data for the annual wages of 1000 people along with their union membership status， as well as their education level measured in years and their mother and father's education level also measured in years， so we're interested in the effect of union membership and education level on wages， but we believe that the variable education is indogenous。 so we'd like to use the parents education level as instrumental variables for the indogenous variable education so we can begin by clicking statistics here at the top and then i'm going to select indogenous co variates and i'm going to select single equation instrumental variables regression and then at the top of the iv regressed dialog box in the model tab， i'm going to begin by selecting my dependent variable which in this case is wages and then my independent variables are my exogenous variables i'm going to select union and then for my indogenous variables i'm going to select education and then for my instrumental variables i'm going to select mother's education and father's education next i have three choices of estimators， the default is two stage least squares can also use limited information maximum likelihood or generalized method of moments if you select generalized method of moments， there's an additional tab for gmm here at the top and we can specify other things if we want， but we're just going to use the default of two stagely squares for now if we want we can select the se robust tab and select a variety of different estimators for estimating the variance covariance matrix， so i'm going to click okay and fit my model and the dialog box issues the command iv regress to sls it followed by the dependent variable wages followed by the exogenus independent variable union and then next we have education which is our indogenous variable in parentheses and we have our instrumental variables mother's education and father's education also inside of the parentheses and here we can see at the bottom we see a table of our coefficients we can see that each additional of education is associated with an additional 1000 us dollars of annual income and we also see that union membership is associated with nearly 2000 us dollars of additional income each year so one thing that i might want to check after i fit my model is i might like to see whether or not education really isn't and whether or not education really isn't indogenous variable so i'm going to go to statistics and scroll down to post estimation and then select reports and statistics and on the top of this dialog box the e stat dialog box i'm going to select perform test of indogenaity and then i'm going to click submit i'm going to move this out of the way so i can see my results better the command is e stat in dodge or short for indogenous and here we're testing the the in all hypothesis that the variables are actually exogenous that we could have just used regular ols regression we didn't really need to use iv regress and here both the durban score statistic as well as the wu houseman statistic have very small p values which tells us that we should reject in all hypothesis that their exogenous and we were correct in treating education as an indogenous variable next up i'd like to see the report the first stage regression statistics so i'm going to select that in my dialog box and click submit and again move this out of the way so i can see my results here i'm looking for weak instruments i'm interested in the correlation between the instruments and the indogenous variable so the two things are most interested in are the partial r squared， which is the it measures the correlation between the education and parents education after we've partialed out the effect of union membership， so that our square value is point seven five six two which is a super high but it's not small either and the other thing we're interested in is our f statistic our f statistic care is fifteen hundred forty， four point， eight， eight and it is much larger than any of the critical values shown in our table， so we would reject an old hypothesis here that our instruments are weak we have good instruments in this case next， i like to perform a test of over identifications， i'm going to select that in my e stat dialog box and click submit and again move this out of the way， the command here is e stat over id and i'm testing for over identification here the p values for both the sargan as well as the the bassman test our large， which suggests that our instruments are in fact valid and that our model is correctly specified， so that's how we can use the iv regress command to fit instrumental variable models i hope this was helpful， thanks for stopping by。
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10:51查看AI文稿AI文稿大家好，欢迎来到斜塔数据分析入门课程，我是车水老师，本节课我们来学习一下如何在斜塔中导入或导出数据。 嗯，我们主要学习三个部分，第一部分呢是手动输入的方法，第二部分是表格粘贴或者使用菜单栏来导入。呃，第三部分呢是使用四 a 卡密令， 在学习到高阶的时候呢，我更推荐大家用贼塔命令来导入或者导出数据，这样的话呢更方便和快捷，也更灵活。 好，我们首先先先学习如何手动输入，主要用的一个命令呢呢是因铺子这个命令，然后在输入的时候，第一行首先要输入我设计的这个变量名称，比如说 xy g， 我要 设计这三个变量，然后呢在下面再输入我要输入的这个数据，然后输入之后最后一定要记得要写摁的，然后这个时候贼塔才知道你的这个输入已经完成了，我们用贼塔来 尝试一下，首先双击打开，然后呢打开度文档，嗯， 先可以忍一下，然后我们要输入的时候还记得刚刚那个命令呢，是叫阴铺子，然后记得我上节课说过，在要用一个杜文档的时候，如果你之后后续还要想在 修改或者在查看的话，一定要记得先保存一下，比如说我保存到这里我的名字呢是输入， 输入和输出数据， 然后呢就可以了，嗯，这个时候我要输入的时候，我比如说我的三个变量名称，分别叫 xy 和 c， 然后下一行填第一行的数据，我随便写一下，比如说一二三一三四，然后第二行是二三 四，然后第三行三四四，然后最后。呃，如果这就是我要输入的全部数据的话，一定要记得写一个。嗯的，这个时候贼他才知道啊，你这个数据已经输入完了，还记得上节课我们说过，呃，全部 一次性的执行杜文档的快捷键呢，是 ctrl d， 我们来使用一下。好，这个时候你的数据就已经输啊，输入进来了，来浏览一下，就可以看到现在的数据。 嗯，如果你之后还要用的话，那一定要记得保存一下，比如说保存的命令呢，就是 f， 然后再 填你的文件名称，比如说我的这个文件名叫音铺子点 dta， dta 就是呃， c 塔数据的默认格式，我们来运行一下，然后他这个红色的提示呢，意思是 这个音铺的点 dta 已经存在了，就说明这个音铺的点 dta 有一个同名的文件，那怎么办呢？我在后面要添加一个 replex 的选项，意思就是替代之前的 这个数据，那我们来运行一下。好，这个时候呢，他就告诉你这个音铺的点 dta 已经成功的保存了。好，这就是手动输入的方式。 如果说我要再引用一下这个保存好的数据呢，我们直接用 yos 就可以了。 yos， 比如说我先清除一下，清除一下，这个时候这个数据框里面已经没有数据了，那我要再引用一下刚刚的音铺子呢，直接用音铺子 就可以了，来试一下。好，这个时候呢数据就已经在引入回来了，我们来学习第二种方式，就是从三号表格中 粘贴或者使用菜单栏，比如说，呃，如何？我们先学习用菜单栏吧，在这里呢有一个文件，我们打开有一个音铺，然后他可以导入不同的类型的文件，比如说 excel、 cs， 呃，什么 tst 都可以，我们主要学习 excel， 这个也是我们最常用的。在这个里面呢，我们先要找到这个路径，比如说我要找一个在这个里面的 oppo， 这个数据打开，然后记得要勾选第一行，第一行的意思呢是第一行的， 呃，数据是要设置为变量，比如说你看我这个第一行的呢，他是变量名称，而不是数据，所以说导入进来的时候要把第一行设置成变量名称， 然后第二个选项的意思是呢，导入进来的数据是字符串型，把它设置成字符串型，我们导入进来的数据呢是竖直型的，而不是字符串型的，所以我们就不选第二个选项，只选第一个，然后 ok， 然后他说刚刚，呃，你如果执行这个的话，那你的数据就会被替换，意思就是你之前的数据就不会被保存了， 因为刚刚那个数据已经被保存过了，所以这个是可以的，我们就导入进来了，我们来看一下。好，这个数据已经进来了，那 学会导入之后呢，我们同时也要学会用菜单栏如何导出，比如说这里有一个 sfrt， 然后呢他可以导出成不同类型的数据，比如说一下 scsv 啊， tst 都可以，我们主要学习如何导出成 excel， 这个时候呢要 这里面他会让你选择你要导出的变量的名称，以及变量的哪一列的变量，就是不是所有的变量都需要导出的话，你可以选择其中的几个变量，比如说我要 导出这几个变量，然后呢你要导出的路径要选一下，比如说我要导出到桌面，然后我的 文件呢就是 oppo 音 pro， 然后我要导出的类型就是伊斯奥的文件，那我保存一下点。 ok， 那这个时候我看一下我保存的这个桌面已经有了这个伊斯奥文件了， 这个时候呢我就已经成功的导出了。呃，好， 我们学习如何使用表格粘贴的方法呢？就是我们先要找到这个 excel 的文件和这个 aoto 打开， 然后如何粘贴呢？就是我们先 ctrl a 全选，然后呢在 ctrl c 来复制，复制之后打开。嗯， sita。 因为之前的时候这个表格里面是有数据的，所以我们首先要把之前的 数据给他清除一下，我们用颗粒然后选中执行，那这个时候呢，这个表格里面已经没有数据了，那我把刚刚复制的数据啊粘贴进来。还记得上节课说这两个按钮是不一样的，第二个按钮呢是 以指读的方式浏览数据，是不能对数据进行修改的，所以我们只能用点击第一个浏览数据的这个按钮来粘贴。我们这个时候呢 选 ctrl v， 然后他跳出来的这个提示呢，意思是你的第一行要呃把它设置成变量名称，而不是数据。 嗯，我们选择是第一行呢，确实是变量的名称，然后这个时候呢数据就导入进来了，这个就是用一下粘贴的方法。 然后第三种方法呢是使用 siti 命令来导入和导出，比如说我导入数据刚刚已经，嗯，用过了一个 yus 的方法，我们再来使用一下，比如说现在这个数据呢，我先保存一下 shift， 然后执行，他说这个 out 已经。嗯，保存好了，那我要用引用的时候呢，又是 就可以直接饮用了。嗯，还有如果说你饮用的这个数据呢，不在你当前的目录下呢？你一定要把这个 数据的全部，呃，全部的那个路径都要表示出来，比如说我要引用的是这个路径下面的一份数据，那我就需要把这个所有的路径都给他写出来。然后如何导出数据呢？我们用贝塔 out 这个命令导出成 excel 文件。当然如果我们导出的是 dta 的话，直接用 sif 就可以了。刚刚那个命令如果用如果想导出 excel 的话，我们用 dotelax， 然后逗号后面添加选项，我要导出保存的名称呢？是嗯，号词的零一。比如说然后呢你要导出的格式 excel 的话，你就用 excel represexcel， 然后他就导出好了。这个时候你直接点击这个 out 零一点 xml 就可以打开你刚刚的这个数据了，这个就是你刚刚的导出的数据。如果说你想导出的格式呢？是 word 也是可以的，直接把 后面的以 sorryps 改成沃尔德瑞佩斯，这个时候呢 就导出好了，我们点击一下这个点啊， tf 就是我们刚刚的数据，你就可以对他们进行后续的操作了。好，这就是本节课的内容，我们主要讲了三种 导入和导出的方法，分别是手动输入，表格粘贴或者使用菜单栏，以及使用菲塔的命令。
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