面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果怎么分析？前兩行結(jié)果表明模型的類別，LZ采用隨機(jī)效應(yīng)隨機(jī)模型，橫斷面變量：省，樣本數(shù)310，組數(shù)31，即每組10個(gè)觀測(cè)值。3-5條線表示模型的擬合優(yōu)度，分別為內(nèi)部、之間、整體、組內(nèi)、

面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果怎么分析？

前兩行結(jié)果表明模型的類別，LZ采用隨機(jī)效應(yīng)隨機(jī)模型，橫斷面變量：省，樣本數(shù)310，組數(shù)31，即每組10個(gè)觀測(cè)值。3-5條線表示模型的擬合優(yōu)度，分別為內(nèi)部、之間、整體、組內(nèi)、組間和整體。第6-7行表示參數(shù)聯(lián)合檢驗(yàn)的waldchi2檢驗(yàn)和pvalue，P=0.000表示參數(shù)一般顯著。第8-10行顯示了解釋變量的估計(jì)權(quán)重、截距、標(biāo)準(zhǔn)差、Z統(tǒng)計(jì)量、P值和95%置信區(qū)間。這與橫截面回歸的輸出結(jié)果相同。對(duì)解釋變量基數(shù)權(quán)重的解釋是，在其他條件不變的情況下，基數(shù)每增加一個(gè)單位，城市將增加0.0179個(gè)單位，p值為0.000，這通常是顯著的。最后三行是隨機(jī)效應(yīng)模型中個(gè)體效應(yīng)和隨機(jī)干擾的方差估計(jì)，分別是sigma_uu，sigma_ue，需要注意的是，你的模型擬合度不高，R平方只有26%。當(dāng)然，這取決于具體的研究和其他學(xué)者在同一方向的擬合結(jié)果。如果每個(gè)人都20多歲，那就好了。

面板數(shù)據(jù)模型怎么設(shè)置控制變量stata？

在Stata中，Regess y X1 x2 X3函數(shù)的用法

Regess y X1 x2 X3（Regess后的第一個(gè)變量是解釋變量）

Regess y X1 x2 X3，robust（帶有robust標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤的表達(dá)式）

Regess y X1 x2 X3[expect=w]（WLS，變量w作為權(quán)重）

Xi：Regess y X1 x2 i.catvar*x2生成的虛擬變量和x2。Xi可以用虛擬變量實(shí)現(xiàn)非常復(fù)雜的回歸。你可以用幫助Xi來(lái)理解

]回歸y X1 X2（x，z）（工具變量回歸，工具變量是x和z）