1、首先生成一个自变量和一个因变量。点击Statistics|linear model and related|linear菜单。在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定即可。
2、t值和pt都是测你的系数是否significant用的，stata会自动对所有系数做t检验，比方说你的回归结果里除了xexper以外都是有效的，xexper是无效的，因为pt这栏里大于0.1了。
3、面板数据回归深入解析：解决时间序列问题的关键工具 在经济学和统计学中，面板数据回归是一种强大的分析工具，它处理着随着时间变化的观察值，特别是当我们要研究地区间差异时。本文将介绍一阶差分、固定效应模型，以及如何通过代码在Stata中实现这些方法。
4、参数。例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。这里，就体现了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体（population）。
固定效应模型是一种面板数据分析方法。固定效应模型，即固定效应回归模型，简称FEM，是一种面板数据分析方法。它是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果。而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。
【答案】：是指在meta分析中假设研究间所有观察到的变异都是由偶然机会引起的一种合并效应量的计算模型，这些研究假定为测量相同的总体效应。
固定效应模型的应用前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致性检验差异无显著性。因此固定效应模型适用于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。
固定效应模型是什么意思 固定效应模型一般简称为FEM，其全称是fixed effects model。固定效应模型是一种面板数据分析方法，指的是实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。
fe是固定效应模型 ，re是随机效应模型 。面板数据模型简介，包括：FE，RE，二维固定效应模型 ，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等。利用方差和协方差矩阵对原有模型的等号两边同时进行线性转化，使得转化后满足OLS的要求，从而得到无偏估计。可以处理残差的自回归、横向相关、异方差问题。
1、豪斯曼检验代码如下：qui xtreg lny lnx1 lnx2 lnx4 lnx20 lnx25，fe //固定效应估计est store FE //储存结果qui xtreg lny lnx1 lnx2 lnx4 lnx20 lnx25，re //随机效应估计est store RE //储存结果hausman FE RE 。豪斯曼检验是为检验能有效矫正空间面板数据下经典Hausman检验的水平扭曲。
2、豪斯曼检验是能来判断固定效应模型和随机效应模型那个更合理的。多重共线性你只需要做一个vif就可以了。reg y x1 x..x9 vif 如果结果大于10，那么就说明存在严重的多重共线性，这时候需要减少解释变量来降低共线性。之后再做豪斯曼检验。
3、在Stata中，可以使用Hausman检验和Durbin-Wu-Hausman（DWH）检验来检验内生性问题。Hausman检验：在执行固定效应模型（FE） 和随机效应模型（RE） 之前，可以使用hausman命令来进行检验。该检验的零假设是随机效应模型是一致且有效的，即不存在内生性问题。
4、在学习过程中，我发现网络资源丰富无比，如这篇来自计量专栏的推文，详细介绍了分位数回归的Stata代码，是初学者入门的绝佳指南。张晓峒教授的讲义更是深入浅出，涵盖了各种检验方法，甚至包括Eviews的操作步骤，为实证分析提供了全方位的支持。在构建实证框架时，变量选择和模型选择至关重要。
5、基于面板数据空间误差分量模型，提出空间Hausman检验，并构造出辅助回归模型的空间Hausman检验，进而通过Monte Carlo模拟实验，研究空间Hausman检验，以及辅助回归空间Hausman检验的有限样本性质。
