1. 求助STATA面板数据模型分析的详细步骤和命令
面板数据回归模型基昌迅本操作流程 1单誉迅贺位根检验，用unitroot命令 2豪斯曼检验庆派，用hausman命令 3回归操作，用xtreg命令
2. 数据找好，怎么用stata做面板数据模型
假设因变量是yy，自变量是aa、bb、cc，豪斯曼检验的命令这么写：
qui xtreg yy aa bb cc,fe（qui就是quietly，让stata只运算但是不要输出fe的结返山弊果）
est store fe（储存fe的结果漏族）
qui xtreg yy aa bb cc,re
est store re
hausman fe
然后stata就会算出来一个chi2值，然后给出一个Prob＞Chi2=?的结果（不知道为什么有时候要等半分钟才唯衫出来），如果这个P值小于0.05，就用固定效应模型，如果P指比较大，就用随机效应模型。
我之前做的结果都用了固定效应模型，随机效应模型的不会。
3. 如何用stata做面板数据的协整分析和格兰杰检验
用stata进行平稳性检验的方法：1、点击面板上的额ADF检验 2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反悔镇复及多项式普罗比模式。Stata 的统计功塌培能很碧衫粗强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
4. 如何用stata做面板数据的因子分析
命令：
factor
varlist
[if]
[in]
[weight]
[,
method
options]就是因子伍闹分芹李析命令。
例如，以下为具体对变量bg2cost1-bg2cost6做因子分析的几个命令：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
例如第一条命令得到因子分析的结果为：
5. 如何用STATA处理面板数据，通过联立方程得出回归结果命令语句大概是怎样的
两个变量为啥要联立方程。。。。
用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据如迟昌，命令是xtreg x1 x2
变量x1就是观测值的单位，就旦颤是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。
比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就渣扒应该：xtreg province year
记住把i放在t前面就是了。
然后怎么处理这些数据就看你具体用什么模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。
6. 求助 如何用stata 来做面板数据的调节变量分析
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #每次commit 日志缓并冲存中的岩蔽明数据刷粗告到磁盘中
innodb_log_buffer_size = 8M #事物日志缓存
innodb_log_file_size = 500M #事物日志大小
7. stata怎么导入多个变量的面板数据分析
步1：数据作如下排列(excel)：
province
year
gdp
fdi
步2：全选后，打开stata中的data
editor窗口，粘贴；
步3：在命令框中输入
tis
year
iis
province
就可以了
下来就可以用xtreg方法了
8. 如何用stata做面板数据
两个变量为啥要联立方程。。。。用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据，命令是xtreg x1 x2变量x1就是观测值的单位，就是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就应该：xtreg province year记住把i放在t前面就是了。然后怎么处理这些数据就看你具体用什么模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。
9. 借助stata用面板数据做调节效应的分析。分析前后需要什么检验和步骤
是IQ无案后还是可以做很多天纵横
10. 如何分析下面stata面板数据回归分析
结果的前两行表示模型的类别，LZ采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目310.群组数目31，也就是每组10个观测值。
3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。
6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和Pvalue，p=0.000表示参数整体上灰常显着。
8-10行表示野举中解释变量的估计权重，截距，标准差，Z统计量，P值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一答兆样的，颂山关于你的解释变量base的权重解释是，在其他多有条件都不变的情况下，base每增加一单位，city会增加0.0179单位，P值0.000，灰常显着。
最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值，分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho.
需要注意的是你的模型拟合度不高，R方只有26%，当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果，如果大家都在20多，那就OK。