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Stata33讲是连玉君老师 2014 年录制的一套 Stata 公开课，包括 34 个小视频 (每个 15 分钟左右)，从最基本的 Stata 入门到数据处理、绘图、编程，以及线性回归分析和固定效应模型。
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Stata33讲# 第23天 OLS简介

• OLS简介：残差平方和最小
• OLS基本假设：参数线性关系
• OLS结果解读：估计值，标准误
• 拟合值和残差 predict
• 拟合优度 R^2

Stata33讲# 第23-1天 相关系数矩阵

• 目的：呈现相关性与观察是否存在多重共线
• graph matrix
• Pearson 相关系数：pwcorr，pwcorr_a
• Spearman 相关系数：spearman
• 两个系数矩阵合并呈现：corsp
• 参考：相关性分析结果输出与解读运用

Stata33讲# 第24天 基本统计量的呈现

• sum 基本统计量描述
• 附加选项， detail
• tabstat 输出统计量结果
• 外部命令 fsum
• 参考：描述性统计结果输出及解读运用

Stata33讲# 第25天 组间均值差异检验

• 单变量均值检验 t-test：ttest
• 多变量组间差异 ttable3, normdiff(呈现t值P值)
• 变量在多组之间的差异 ttestplus
• 参考：单变量差异检验结果输出与解读运用

Stata33讲 第26天 统计表格输出为Excel或Word

• logout 命令
• 范例 输出Word 和 Exce- 输出基本量统计+相关系数
• 参考1 描述性统计结果输出及解读运用
• 参考2 相关性分析结果输出与解读运用
• 参考3 如何快速输出Stata回归结果？

Stata33讲# 第27天 拟合值和残差

• 获取拟合值和残差-predict
• 范例1：超额工资水平
• 范例2：分行业-分年度计算超额工资水平

Stata33讲# 第28-1天 稳健型标准误的获取

• 异方差稳健型标准差:white(1980) robust
  • t = 系数/标准误
• 聚类调整后的标准误
  • cluster 组内相关，不同组干扰项不相关
• 自抽样(bootstrap)稳健型标准误
  • 基本思想
  • vce(bs,reps(1000),seed(123))

Stata33讲# 第28-2天 平方项-特殊的交叉项

• aaplot 图形呈现
• 转折点的确定及其含义
• U型关系与倒U型关系
• 估计系数的引用 _b[var]
• 我们研究的是经济学问题，而非数学问题
• 参考：交互效应和分组回归（程序实现）

Stata33讲# 第29-1天 回归结果的呈现和输出

• equation
• esttab 回归结果的输出
• 实例讲解,"完整设定 "修改即用
• 详细解读选项的含义
• 参考：如何快速输出Stata回归结果

Stata33讲# 第29-2天 面板简介

• “面试问题”经典分析
• 处理方法：组内去心，组内差分
• 面板数据结构：标识组+时间
• xtset 组别 时间
• xtdes 数据描述
• xttab 分类变量列示
• help xt // 处理面板系列命令
• 参考：截面数据&面板数据（概念篇）;截面数据&面板数据（方法篇）;如何正确设定面板数据;固定效应模型

Stata33讲# 第31-1天 固定效应模型和随机效应模型

• Pooled OLS 混合OLS；reg y x
• 固定效应：个体效应视为解释变量一部分
• 随机效应：个体效应视为干扰项一部分
• 固定效应估计思路：组内去心
• Relationship between POLS and FE
• Stata中的实际操作案例：xtreg y x,fe

Stata33讲# 第31-2天 豪斯曼检验

• 基本思想：对比FE和RE的估计结果
• Stata实现：hausman
• Hausman检验值为负
  • 修正后的估计量
  • 使用过度识别检验
  • Bootstrap Hausman