パネルデータまたは時系列データとxt回帰

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パネルデータの単純回帰およびxt回帰を観察するのに役立つ必要があります。パネルデータまたは時系列データとxt回帰

データセットは、毎日の観測が行われた16人の参加者で構成されています。

私は別の変数間で（観測が取られた上で最初の日から）事前TESトンと試験後（観測が行われた上で最後の日付）との差を観察したいと思います。また、私はxtregressを行うために助言された

は、

再この再は何ですか？その意義？

出典

2016-07-27 user6637198

ようこそ：

は、上記の部分の後にこれを追加します。ドキュメンテーションを見て、あなたのStataモデルを試してみて、あなたが見たエラーを教えてください。これは素晴らしい問題ですが、私たちがあなたのために解決すれば、あなたはStataについて何も学ばないでしょう。また、SOは一般的にコードを提供しません。 – rajah9

'help xtregress'を見てください。 – lmo

でした。私は、特定の変数の最初と最後の観察を選ぶことにもっと心配しています。パネルの最初と最後の観察のように。私がそれをしたら、私は自分自身で回帰を進めることができます。 – user6637198

最後にxtモデルを適合させることを目指す場合は、長い形式のデータが必要です。私が使用します。

IDごとに

bysort id (year): keep if inlist(_n,1,_N)

が、これは時系列の昇順にデータを置き、各IDの最初と最後の観察を続けています。

質問のRE部分はここでは話題になりません。 StatalistまたはCV SEサイトを試してください。しかし、データの詳細と達成したいことをあなたの質問に追加してください。これらはまた、中間データを取り除くことが悪い考えであることを明らかにするかもしれません。

は

編集：StackOverflowのに

bysort id (year): gen t= _n 
reshape wide x year, i(id) j(t) 
order id x1 x2 year1 year2

出典

2016-07-30 03:27:11

このreallllyyy !!!助けて！ありがとうreはランダムエラーを意味するので、中間データを取り除くことは悪いと思いますか？どうして？ – user6637198

パネルデータの見積もりにはデータが必要です。それ以上にすると、エフェクトをより正確に推定したり、エフェクトが時間とともにどのように変化するかのダイナミクスを見ることができます。多分それは16枚のパネルで高尚な目標です。 –

それは本当です。私は理解しています、それは私が上司が変わったので私の混乱のために前にやろうとしていたことでした。 – user6637198

おそらくこのサンプルコードは、あなたが求める方向にあなたを設定します。

clear 
input id year x 
1 2001 11 
1 2002 12 
1 2003 13 
1 2004 14 
2 2001 21 
2 2002 22 
2 2003 23 
3 1005 35 
end 
xtset id year 
bysort id (year): generate firstx = x[1] 
bysort id (year): generate lastx = x[_N] 
list, sepby(id)

xterg, reに関しては、ランダムエフェクトモデルに適合します。詳細については、help xtregおよびStataのマニュアルに含まれているStata縦データ/パネルデータリファレンスマニュアルxtregのドキュメントを参照してください。

出典

2016-07-30 02:07:31

パネルデータまたは時系列データとxt回帰

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