OLS多元线性回归及重要假设 #stata #实证分析 #计量经济学 #毕业论文

论文可以使用ols回归模型吗

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发布时间：2025-11-06 11:21

实证博研坊

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Stata基准回归模型合集：代码示范+快手上手！想用 Stata 做回归分析却不知道从哪开始？
本视频为你整理了 Stata 中必学的回归模型，从 OLS 到 Logit，从横截面到面板数据，涵盖代码示范和关键注意事项！无论你是新手还是进阶用户，都能轻松掌握基准回归模型的核心操作，快速上手数据分析！赶紧收藏学习，一次搞懂 Stata 回归模型！
相关代码放入公众号（小菲stata）#毕业论文 #论文 #实证分析 #回归模型 #stata
157小菲stata
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5分钟入门stata回归帮你完成论文！
你是否在 Stata 里打了半天回归命令，结果一脸懵？
什么是 OLS？FE 和 RE 又在争什么？GMM 是“高明明”吗？
今天，把这些统统讲清楚！
OLS，也就是我们最熟悉的最小二乘法（Ordinary Least Squares）。
它假设每个观测值是独立的、误差没有系统性偏差。
一句话：“我不管你是谁，我只关心大趋势。”
FE 固定效应模型 - 你是谁很重要！
它允许每个单位有自己的截距。
一句话：“我尊重个体差异，不做平均主义者。”
RE 随机效应模型 - 假设个体差异是随机的】
如果你觉得个体的差异是可以当作随机变量处理的？
RE（随机效应）模型登场了。
它假设个体间的差异不是固定的，而是随机分布的。
一句话：“我相信整体规律，个体只是在漂移。”
GMM 广义矩估计 - 工具变量的终极武器
当你的解释变量和误差项“眉来眼去”，也就是内生性问题，
OLS、FE 都失效了，这时候只能上终极大招：GMM。
一句话：“当真相被误差遮蔽，我用工具变量打开真相之门。”
OLS 是平均主义者，
FE 重视个体差异，
RE 信仰随机性，
GMM 是内生性杀手！#学习 #本科生 #stata #论文 #留学生
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