在Stata中,双重聚类标准误用于控制数据中可能存在的异方差和相关性问题。这种标准误的估计方法主要应用于面板数据模型,如固定效应模型和随机效应模型。 双重聚类标准误的估计步骤如下: 确定聚类的层次:首先需要确定数据中可能存在的不同层次或集群,这些层次或集群可能是个体、地区、行业等。 计算组内相关性:对于每个...
stata双向聚类固定效应 双向聚类与固定效应是两个不同的概念。 双向聚类(biclustering)是一种聚类算法,它可以同时对观测值和特征进行聚类。通过双向聚类,可以将数据分成多个子群,其中每个子群包含一组相似的观测值和特征。 而固定效应(fixed effects)是一种用于面板数据分析的方法,它用于解决面板数据中存在个体固定效应或...
第一步:了解Stata双重聚类分析 双重聚类分析是一种多元统计方法,用于同时识别两个或更多个集群结构:一组观测对象与另一组变量之间的聚类,以及一组变量与另一组观测对象之间的聚类。该方法可以帮助研究人员识别变量与观测对象之间的关联模式,并揭示隐藏的数据结构。 第二步:学习双重聚类标准误的概念 在双重聚类分析中,...
4. 在Stata中使用双向固定效应聚类稳健标准误 若要在Stata中使用双向固定效应聚类稳健标准误,首先我们需要载入面板数据,并使用xtset命令设置数据的面板结构。我们可以使用xtreg命令来拟合双向固定效应模型,并使用cluster选项来指定聚类变量。我们可以使用robust选项来估计模型参数的聚类稳健标准误。 5. 稳健性检验 在进行双向...
陈强-Stata中的标准误 (6):野聚类自助法 (Wild Cluster Bootstrap) 山东大学陈强教授 25560 颜冠鹏-合成控制法的安慰剂检验、稳健性检验与可视化 山东大学陈强教授 交叠DID的陷阱:从Bacon分解说起(2) 山东大学陈强教授 51390 2:29:59 陈强-中介效应及Stata应用 ...
pdata <- pdata.frame(df, index=c("id", "year")) #设置面板数据格式 # 一般是使用plm包进行固定效应的处理,但是这里好像因为数据原因报错了 #以下是使用plm包进行固定效应并得到聚类标准误的代码 fixed_effects_model <- plm(y ~ x + factor(year), data = pdata, index = c("id", "year"),...
博文分享 | Stata软件之双重差分法(DID) 双重差分法(DID)估计是最常用的因果推理方法之一。Stata的didregress和xtdidregress命令适用于重复横截面和面板数据的DID和三重差分(DDD)模型。DID和DDD模型控制未观测到的组和时间固定效应,一致地估计被治疗者的平均治疗效应( ATET )。
示例1 文献来源 Luan, B., et al. (2023).Digital divide and household energy poverty in China Appendix A. Supplementary data【数据+Stata】 示例代码 cdC:\Download\1-s2.0-S0140988323000415-mmc1use"DATA FOR ENERGY ECONOMICS.dta",cleargep1=fuelvce2wayprobitep1score_divide///agegendermarrieduemploy...
陈强-Stata中的标准误 (6):野聚类自助法 (Wild Cluster Bootstrap) 山东大学陈强教授 01:19 Mastering Causal Inference: 记陈强老师的高级计量Stata之因果推断现场班 山东大学陈强教授 04:39 使用CIC估计分位数处理效应 山东大学陈强教授 16810 2:29:59 ...
博文分享 | Stata软件之双重差分法(DID) 双重差分法(DID)估计是最常用的因果推理方法之一。Stata的didregress和xtdidregress命令适用于重复横截面和面板数据的DID和三重差分(DDD)模型。DID和DDD模型控制未观测到的组和时间固定效应,一致地估计被治疗者的平均治疗效应( ATET )。