随机效应模型的R2没有意义，因为RE模型是用gls估计的，而不是ols。

谢谢您的指导。
我得好好看书。

在Stata中，随机效应模型（Random Effects Model, RE）通常使用`xtreg`命令进行估计。然而，对于随机效应模型，Stata默认不报告调整后的R^2值，主要原因是调整后的R^2概念在面板数据的随机效应模型中并不像在普通最小二乘法（OLS）回归那样直接适用或有意义。

调整后的R^2主要用于处理因变量增加导致R^2自然升高的问题，在固定样本大小下比较包含不同数量解释变量的模型。但在随机效应模型中，考虑到组间和组内变异以及估计过程的不同复杂性，简单的R^2或其调整版本并不能完全捕捉到模型的实际拟合度。

然而，如果你仍然希望获得类似调整后R^2的信息以评估模型的解释力，可以考虑使用`xtlogit`命令后的预测值来计算一个类比于R^2的指标。此外，也可以尝试使用用户编写的命令如`xtrsq`, 这个命令能在随机效应模型中提供一个基于组内方差的调整后R^2估计。

要使用`xtrsq`，你首先需要从Stata官方案例库下载该命令：
```
ssc install xtrsq
```

然后，在运行你的随机效应模型之后，使用`xtrsq`来获取调整后的R^2值。例如：
```
xtreg y x1 x2, re
xtrsq
```
请注意，尽管有方法可以估计类似的概念，但解释这些结果时仍需谨慎，并理解它们与传统线性回归中的调整后R^2可能存在的差异。

希望这能帮助到你！如果还有其他问题或需要进一步的解释，请随时提问。

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