【小菲stata】门槛效应回归模型中的时间与个体效应 【小菲stata】将带您深入探讨门槛效应回归模型中的时间和个体效应问题。(详细文字版解释见公众号) 实证分析流程教学可参考b站课程:https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32154 本期视频总结:在面板数据分析中,控制个体效应和时间效应是提高模型准确性的重要手段,但在本身就复杂的门槛效应中,会增加模型复杂性,通常是不必须的! 之所以在门槛效应分析中,时间效应的必要性可能较低,因为门槛分析的重点是捕捉个体间的非线性关系和门槛效应,而不是时间趋势。 在门槛效应模型中,个体效应通常比时间效应更为重要,但是否纳入这些效应需要根据具体的研究背景和数据特性进行判断。 xthreg y c1 c2 c3 c4, rx(x1) qx(x2) thnum(1) bs(300) trim(0.01) grid(100) r * 命令解释 y:被解释变量,即因变量。 c1-c4:控制变量,用于控制其他可能影响因变量的因素。 rx(x1):核心解释变量,即自变量。 qx(x2):门槛变量,用于确定门槛效应的变量。 thnum:门槛个数,表示模型中包含的门槛数量。 bs:自举次数,决定了模型的稳健性,理论上次数越多越好,但考虑到计算效率,通常设置为300以上。 trim:门限分组内异常值去除的比例,常用值为0.01或0.05。 grid:样本网格计算的网格数,通常设置为100或300,用于精确计算门槛值。 r:使用聚类稳健标准误,以提高估计的稳健性。 感谢大家的支持!#论文 #毕业论文 #实证分析 #stata #艺术在抖音
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正大杯必看!模型+问卷设计保姆级攻略✨ 上期教大家搞定正大杯选题,今天来填「模型+问卷」的坑!很多团队栽在“先收数据再想模型”,最后数据全白费😭 这篇把高频模型+问卷设计逻辑讲透,新手也能直接用~ 💡 正大杯高频模型清单(核心都是研究变量相关性!) 聚类分析(K均值/二阶聚类)、因子分析、主成分分析、线性回归、二元逻辑回归、结构方程模型、灰色关联度、决策树、支持向量机… 不用记全,先搞懂“模型能解决啥问题”就赢一半! 🔑 关键逻辑:模型→变量→问卷题目(顺序千万别乱!) 用超常用的「结构方程模型」举个例子,一步一步教你做: 1. 明确研究问题(比如“研究某产品购买意愿”); 2. 模型搭建(查资料确定:购买意愿受感知质量、感知价值影响,用该模型分析影响路径); 3. 变量拆量表题(每个变量都用打分题衡量!比如购买意愿设计2道题,感知质量、感知价值各拆3-4题,确保每题都对应变量); 4. 数据清洗后套模型,就能算出各变量的影响大小啦~ ⚠️ 学姐血泪提醒: 现在正大杯越来越卷,本子质量卷上天,但不用盲目追复杂模型!适合自己选题的才是最好的~ 先想清楚模型的作用,再让问卷适配模型,收集到的数据才能直接用,效率翻倍! 别被模型名字吓到呀!学姐经管类专业,也是从0开始积累的,只要感兴趣+认真学,数据分析真的没那么难~ 下期继续分享正大杯干货,记得点关注,一起冲国奖呀🏆 #正大杯 #正大杯市场调研大赛 #保研 #大学 #热点@抖音创作小助手 @抖音小助手
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