1. 求助STATA面板數據模型分析的詳細步驟和命令
面板數據回歸模型基昌迅本操作流程 1單譽迅賀位根檢驗，用unitroot命令 2豪斯曼檢驗慶派，用hausman命令 3回歸操作，用xtreg命令
2. 數據找好，怎麼用stata做面板數據模型
假設因變數是yy，自變數是aa、bb、cc，豪斯曼檢驗的命令這么寫：
qui xtreg yy aa bb cc,fe（qui就是quietly，讓stata只運算但是不要輸出fe的結返山弊果）
est store fe（儲存fe的結果漏族）
qui xtreg yy aa bb cc,re
est store re
hausman fe
然後stata就會算出來一個chi2值，然後給出一個Prob＞Chi2=?的結果（不知道為什麼有時候要等半分鍾才唯衫出來），如果這個P值小於0.05，就用固定效應模型，如果P指比較大，就用隨機效應模型。
我之前做的結果都用了固定效應模型，隨機效應模型的不會。
3. 如何用stata做面板數據的協整分析和格蘭傑檢驗
用stata進行平穩性檢驗的方法：1、點擊面板上的額ADF檢驗 2、在打開的對話框中輸入命令dfuller，就開始了平穩性檢驗Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反悔鎮復及多項式普羅比模式。Stata 的統計功塌培能很碧衫粗強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近 20 年發展起來的新方法，如 Cox 比例風險回歸，指數與 Weibull 回歸，多類結果與有序結果的 logistic 回歸， Poisson 回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。
4. 如何用stata做面板數據的因子分析
命令：
factor
varlist
[if]
[in]
[weight]
[,
method
options]就是因子伍鬧分芹李析命令。
例如，以下為具體對變數bg2cost1-bg2cost6做因子分析的幾個命令：腔首罩
webuse
bg2
factor
bg2cost1-bg2cost6
factor
bg2cost1-bg2cost6,
factors(2)
factor
bg2cost1-bg2cost6,
factors(2)
pcf
factor
bg2cost1-bg2cost6,
factors(2)
ipffactor
bg2cost1-bg2cost6,
factors(2)
ml
例如第一條命令得到因子分析的結果為：
5. 如何用STATA處理面板數據，通過聯立方程得出回歸結果命令語句大概是怎樣的
兩個變數為啥要聯立方程。。。。
用STATA處理面板數據，首先要聲明數據是面板數據如遲昌，命令是xtreg x1 x2
變數x1就是觀測值的單位，就旦顫是一般模型里的i，變數x2是觀測值的時間，就是一般模型里的t。
比如有1980-1985年5年省級面板數據，province變數表示省，year變數表示年，就渣扒應該：xtreg province year
記住把i放在t前面就是了。
然後怎麼處理這些數據就看你具體用什麼模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。
6. 求助 如何用stata 來做面板數據的調節變數分析
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #每次commit 日誌緩並沖存中的岩蔽明數據刷粗告到磁碟中
innodb_log_buffer_size = 8M #事物日誌緩存
innodb_log_file_size = 500M #事物日誌大小
7. stata怎麼導入多個變數的面板數據分析
步1：數據作如下排列(excel)：
province
year
gdp
fdi
步2：全選後，打開stata中的data
editor窗口，粘貼；
步3：在命令框中輸入
tis
year
iis
province
就可以了
下來就可以用xtreg方法了
8. 如何用stata做面板數據
兩個變數為啥要聯立方程。。。。用STATA處理面板數據，首先要聲明數據是面板數據，命令是xtreg x1 x2變數x1就是觀測值的單位，就是一般模型里的i，變數x2是觀測值的時間，就是一般模型里的t。比如有1980-1985年5年省級面板數據，province變數表示省，year變數表示年，就應該：xtreg province year記住把i放在t前面就是了。然後怎麼處理這些數據就看你具體用什麼模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。
9. 藉助stata用面板數據做調節效應的分析。分析前後需要什麼檢驗和步驟
是IQ無案後還是可以做很多天縱橫
10. 如何分析下面stata面板數據回歸分析
結果的前兩行表示模型的類別，LZ採用的為randomeffect隨機模型，截面變數：province，樣本數目310.群組數目31，也就是每組10個觀測值。
3-5行表示模型的擬合優度，分別為within，between，overall，組內，組間，總體三個層次。
6-7行表示針對參數聯合檢驗的wald chi2檢驗和Pvalue，p=0.000表示參數整體上灰常顯著。
8-10行表示野舉中解釋變數的估計權重，截距，標准差，Z統計量，P值及95%置信區間。這塊兒跟截面回歸的產出結果是一答兆樣的，頌山關於你的解釋變數base的權重解釋是，在其他多有條件都不變的情況下，base每增加一單位，city會增加0.0179單位，P值0.000，灰常顯著。
最後三行分別是隨機效應模型中個體效應和隨機干擾項的方差估計值，分別為sigma_u, sigma_e. 以上兩者之間的關系rho.
需要注意的是你的模型擬合度不高，R方只有26%，當然這要看具體是哪方面的研究以及同方向其他學者的擬合結果，如果大家都在20多，那就OK。