❶ stata用vwls命令做完加权最小二乘法后，怎样求得R方、F值、调整R方
Variance-weighted least-squares regression Number of obs = 4134
Goodness-of-fit chi2(4101) = 19326.49 Model chi2(32) = 5259.60
Prob > chi2
= 0.0000
Prob > chi2
= 0.0000
❷ stata最小二乘法语句怎么写
您好，这样的：
一般做2sls，使用语句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具变量为z，控制变量有n-1个，就使用这个就好了。如果你非要自己编程序的话，首先reg x1 z x2……xn;然后把X1的拟合值predict出来(假定为x11)，在做第二阶段的回归。
reg y x11 x2……xn；
这样得到的结果就是两阶段的回归结果，但是方差是有问题的。最好使用ivreg，如果还不会用的话，直接help ivreg。
❸ stata工具变量回归为什么要用两阶段最小二乘法
普通的2sls回归中的关于工具变量的命令如下：reg y x1 x2 ( z x2),上述的回归模型假定x1是内生变量，其中 z x2分别是x1 x2 相对应的工具变量。 版主提出的带有交叉项的回归模型中，不知可否 采用 reg y x1 x2*x1 (z z*x2) 仅供参考 ，我也是初学...
❹ ivreg命令怎么用
工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性，Stata操作其实相当简单，只需一行命令就可以搞定，我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。
ivregress命令
ivregress命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是两阶段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。
顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归：
（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。
（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。
如果要使用2SLS方法，我们只需在ivregress后面加上2sls即可，然后将内生解释变量lnjinshipop和工具变量bprvdist放在一个小括号中，用=号连接。选项first表示报告第一阶段回归结果，选项cluster()表示使用聚类稳健的标准误。
❺ 加权最小二乘法的权重怎么确定r语言
第一步：OLS回归，并计算残差r
第二步：生成残差的平方，即r2
第三步：对r2取对数，并对解释变量做辅助回归（不显着的变量去掉）
第四步：计算辅助回归的拟合值G
第五步：对G做指数化处理，定义H=exp（G）
第六步：以1/H为权重做WLS回归，比如Stata中的命令为 reg y x [aw=1/H]
❻ stata最小二乘法语句怎么写假设因变量为y，自变量为a,b,c,d,e
reg y a b c d e
❼ stata中混合最小二乘回归怎么固定年份和个体，具体命令
直接跑回归就可以了，不用特别设置