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计数模型xtnbreg和nbreg取舍问题
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请问,在
计数模型中,经过检验发现面板负二项分布最适合数据,但是回归结果发现xtnbreg,fe会自动删除组内观测值为1的非平衡数据(这点与xtreg不同),导致数据大量缺失。如果用xtnbreg,re虽然不会剔除组内观测值为1的 ...
2018-9-25 19:18 - mingxc188 - Stata专版
求问stata中,计数模型的工具变量命令是什么
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求问高手们,我的被解释变量是离散的,是专利数,我用了泊松回归和负二项回归。现在我要用工具变量来解决内生性问题,求问大家stata泊松和负二项的工具回归命令是啥??比如pobit的工具回归有ivprobit.......logit有 ...
2016-11-19 21:28 - 有个_Q名 - 求助成功区
计数模型
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我要使用一个计数变量做回归(70年代后出生的妇女生育孩子个数),但是计量书上提到
计数模型都是Possion回归模型,而Possion回归模型要求事件的概率很小(Possion回归模型的文章大都是疾病什么的,计量书中的案例也是 ...
2020-3-7 10:10 - zoomivy - 经济统计专版
计数模型及其Stata操作视频推荐
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最近发现了许多比较好的视频,其中就有
计数模型与Stata操作,除了我们常见的泊松模型、负二项式估计等,还包括了断尾
计数模型,存在过度散布和过低散布情况下的
计数模型,堆积数据的
计数模型,内生性处理,二值计数模 ...
2019-3-13 20:26 - lhplsg - Stata专版
计数模型疑问
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最近开始学习
计数模型,主要参考陈强老师编著的第二版教材,看过13章有疑问,望大神们解答,谢谢!
[*]膨胀参数(inf)直接设成常数的逻辑在哪?感觉膨胀参数应该选择决定发生与否的变量。或者说决定发生与 ...
2015-11-30 18:52 - BoHoo - Stata专版
计数模型inflate(varlist)问题
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如题对
计数模型进行Vuong统计量计算的时候zip y x1 x2 x3,inflate(varlist) vuong
我看一些材料里面inflate(varlist)里面都是用inflate(_cons),为什么一般都选用常数项呢,理论上应该是可以包括所有变量的吧?
...
2013-7-3 15:22 - royyang - Stata专版
计数模型的估计方法
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计数模型的回归方法:根据陈强的书,有两种方法——泊松分布或负二项回归
如果零值太多,可以用零膨胀泊松分布或零膨胀负二项回归
面板
计数模型:xtpoisson,但只能是随机效应
2018-1-12 08:41 - zabbyy - Stata专版
如果离散被解释变量较为集中该如何使用计数模型?
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如题,目前已知的
计数模型有泊松模型、负二项模型、栅栏模型、混合模型以及零膨胀模型。但这些模型的使用对象一是均值等于方差,二是均值小于方差,但本人现有数据是均值大于方差,数据不存在过度离散的情况,此时该 ...
2017-6-6 10:59 - 吉菲菲 - Stata专版
计数模型还是排序模型?
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被解释变量为0,1,2,3,4取值。代表论文发表数。
练习中采用的是计算NB模型,有专家建议用有序模型,哪种比较合理?
2017-5-23 15:43 - peyzf - Stata专版
当计数模型与ols结果截然不同?
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目前练习中,y为非负整数,用ols得到的结果与poisson,nbreg得到的结论截然不同,用ols所有核心变量均不显著,而使用poisson所有核心变量均显著。为什么?
此时应该选择哪一类模型?
从理论上看,两者不应该存在如 ...
2015-8-3 14:45 - peyzf - Stata专版
stata计数模型
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最近在用面板负二项进行回归,但是由于存在大量的0值,利用固定效应进行回归的时候会导致大量观测值缺失,但貌似面板不能用零膨胀回归,不知道大家有没有什么解决办法,或者推荐书目
2015-5-1 10:28 - 氧气洋气 - Stata专版
零膨胀计数模型可以用Eviews软件操作吗
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如题,想用Eviews软件实现零膨胀
计数模型,要怎么操作呢?
是要选择Method中选COUNT-Integer Count Data 吗?(如图1)
可是选择这个后只有几个
计数模型可以选(柏松分布、负二项分布等),没有凸显出零膨胀,是不是 ...
2012-9-14 15:14 - 小树xiaoshu - 数据分析与数据挖掘
一阶差分后的数据还能使用计数模型失败?
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模型中的数据进行了一阶差分后,
发现在EVIEWS中无法选择使用
计数模型, 但是可以选择最小二乘进行回归分析。
对于未进行一节差分的数据,
无论是
计数模型还是最小二乘法,都是可以进行回归的。
我有一个疑问。 ...
2011-8-23 11:21 - ninesong - EViews专版