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我想用xtreg獲得隨機效應攔截個別團體和他們的預測值。然而,所有的預測命令只是填充所有組的常數值。Stata的使用xtreg集羣隨機效應模型
利用1年數據:
xtset group // set panel
xtreg outcome, re
predict u
predict xb
我想用xtreg獲得隨機效應攔截個別團體和他們的預測值。然而,所有的預測命令只是填充所有組的常數值。Stata的使用xtreg集羣隨機效應模型
利用1年數據:
xtset group // set panel
xtreg outcome, re
predict u
predict xb
這部分是一個統計問題。這裏的上下文xt
使迴歸的標準特性沒有差別:如果沒有指定的預測,則返回的預測必然是恆定的並且等於平均響應。我們無法看到您的數據,但原則是普遍的。這裏是一個重複的例子:
. webuse grunfeld
. xtset
panel variable: company (strongly balanced)
time variable: year, 1935 to 1954
delta: 1 year
. xtreg mvalue
Random-effects GLS regression Number of obs = 200
Group variable: company Number of groups = 10
R-sq: Obs per group:
within = 0.0000 min = 20
between = 0.0000 avg = 20.0
overall = 0.0000 max = 20
Wald chi2(0) = .
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = .
------------------------------------------------------------------------------
mvalue | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
_cons | 1081.681 422.1377 2.56 0.010 254.3064 1909.056
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1332.6401
sigma_e | 348.51426
rho | .93598465 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. predict predict
(option xb assumed; fitted values)
. su predict
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
predict | 200 1081.681 0 1081.681 1081.681
. su mvalue
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
mvalue | 200 1081.681 1314.47 58.12 6241.7
注意,名稱使用(在你的情況xb
和u
例子),對於由predict
產生任何影響。的predict
在這兩種情況下指定的默認,沒有預測變量,是預測均值的結果。
你應該檢查出的predict
的選項在這種情況下,如
predict u, u
感謝您的答覆。的u是各組(各組間不同而不同)中的相同,但XB仍在與在所有的觀察整體恆定填充。我想獲得各組的個體隨機效應 - 你說,這是不可能的統計?是否還有一種方法可以單獨運行每年的模型?我收到的觀察錯誤不足。 – username
如果你檢查我的例子,那麼'u'因面板而異。我們無法檢查你的例子。我已經解釋過,'xb'對於你所做的事情來說必然是不變的。你也在評論中提出一個新問題;你應該發佈一個新問題,展示你的代碼並給出一個可重現的例子。請查看http://stackoverflow.com/help/mcve –