双重差分（DID）模型中，did变量通常是一个虚拟变量（0 - 1 变量），用于表示处理组和对照组以及处理前后的差异。而xthreg命令中的rx()选项可能对变量的性质有特定要求。当rx()中的变量为连续型变量时能跑出结果，可能是因为该命令在设计上更适合处理连续型变量作为门槛变量的情况。
虚拟变量did的取值离散且只有两种状态，与xthreg命令内部对rx()选项所期望的变量分布或者计算方式可能不兼容。像门槛回归可能涉及到对变量进行排序、划分区间等操作，虚拟变量的这种离散且有限的取值方式可能导致在这些操作中出现不符合预期的情况。

xthreg命令的计算逻辑可能是基于连续型变量的分布特征来寻找门槛值。连续型变量有更丰富的取值范围，可以划分不同的区间进行门槛回归分析。did变量由于其离散性质，可能无法满足该命令在门槛值寻找过程中的某些假设。从模型假设角度看门槛回归通常假设门槛变量与被解释变量之间存在一种连续的、可能是非线性的关系。虚拟变量不符合这种连续关系的假设，放入rx()选项时，可能会导致模型无法按照预期的方式估计参数，报错。
xthreg命令内部的算法可能没有针对虚拟变量作为rx()选项中的变量进行优化。例如在进行自助法（bs）抽样、划分网格（grid）或者修剪（trim）操作时，算法可能依赖于变量的连续性来保证数值计算的稳定性和收敛性。虚拟变量的特性可能会破坏这种稳定性，导致在计算过程中出现错误。

谢谢老师的解答，您的意思我明白了，可能是我命令格式的问题，针对自变量为离散变量的门槛回归stata有其他命令，但我在网上实在找不到这种情况的处理办法，您知道的话麻烦告知一下，不胜感激

面板门槛回归模型Stata程序xthreg具体操作.pdf
download.csdn.net/download/samLi0620/85696384

动态面板门槛模型及 Stata 具体操作步骤
blog.csdn.net/a519573917/article/details/140987254

面板数据的门槛|门限效应检验、阈值确定、回归结果解释
https://blog.csdn.net/weixin_43213884/article/details/130640607

上面网址前可能要加  https://

感谢，已解决，使用xtthres 命令能处理自变量为离散变量的情况。

你好，请问你下你使用这个命令的时候是否会出现三重门槛回归的时候两个门槛值一样，然后三重门槛F值和临界值都为0的情况？方便分享下具体的代码吗？感觉网上这个命令的信息很少