Données de panel ou séries temporelles et régression xt

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Besoin d'aide pour observer la régression simple ainsi que la xt-régression pour les données de panel.Données de panel ou séries temporelles et régression xt

L'ensemble de données comprend 16 participants dans lesquels des observations quotidiennes ont été effectuées.

Je voudrais observer la différence entre pré-tes t (à partir de la première date à laquelle les observations ont été prises) et post-test (la dernière date à laquelle les observations ont été faites) à travers différentes variables.

On m'a dit aussi de faire xtregress, re

quel est ce nouveau? et sa signification? Peut-être cet exemple de code va vous mettre dans la direction que vous cherchez.

Source

2016-07-27 user6637198

Bienvenue sur StackOverflow. Pourriez-vous jeter un coup d'œil à la documentation, essayer votre modèle Stata et nous dire quelles erreurs vous voyez? C'est un bon problème, mais si nous le résolvons pour vous, vous n'apprendrez rien sur Stata. En outre, SO ne fournit généralement pas de code pour vous. – rajah9

Jetez un oeil à 'help xtregress'. – lmo

Je l'ai fait. Je suis plus préoccupé par choisir la première et dernière observation dans une variable particulière. Comme dans la première et dernière observation d'un panel. Je crois qu'une fois que je fais cela, je peux aller de l'avant avec la régression par moi-même. – user6637198

Si le but est d'adapter un modèle xt à la fin, vous aurez besoin des données au format long. J'utiliser:

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

Pour chaque identifiant, ce qui met les données par ordre croissant par ordre chronologique, et conserve la première et la dernière observation pour chaque id.

La partie RE de votre question est hors-sujet ici. Essayez le site Statalist ou CV SE, mais augmentez vos questions avec les détails des données et ce que vous espérez accomplir. Ceux-ci peuvent également révéler que se débarrasser des données intermédiaires est une mauvaise idée.

Edit:

Ajouter ce après la partie ci-dessus:

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

Source

2016-07-30 03:27:11

cette reallllyyy !!! aidé! merci re signifie erreur aléatoire, donc vous pensez que se débarrasser des données intermédiaires est mauvais? Pourquoi? – user6637198

Les estimations de données de panel ont besoin de données. Avoir plus peut vous permettre d'estimer l'effet plus précisément ou de regarder la dynamique de la façon dont l'effet change au fil du temps. Peut-être que c'est un objectif noble avec 16 panneaux. –

c'est vrai. Je comprends, c'était en fait ce que j'essayais de faire avant que mon superviseur fasse des changements d'où ma confusion. – user6637198

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)

En ce qui concerne xterg, re, qui correspond à un modèle à effets aléatoires. Voir help xtreg pour plus de détails, ainsi que la documentation pour xtreg dans le Stata Données de Données Longitudinales/Panneau-Manuel de Référence inclus dans votre documentation Stata.

Source

2016-07-30 02:07:31

Données de panel ou séries temporelles et régression xt

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