3 可以简化为：

xtdata y x,fe

reg y x

下面可是stata8的help里面的

    GLS Random-effects model

        xtreg  depvar [varlist] [if exp] [, re i(varname) sa theta level(#) ]

        xttest0

    Between-effects model

        xtreg  depvar [varlist] [if exp] , be [ i(varname) wls level(#) ]

    Fixed-effects model

        xtreg  depvar [varlist] [if exp] , fe [ i(varname) level(#) ]

    ML Random-effects model

        xtreg  depvar [varlist] [weight] [if exp] , mle [ i(varname)
                      noconstant level(#) ]

    Population-averaged model

        xtreg  depvar [varlist] [weight] [if exp] , pa [ i(varname)
                      noconstant level(#) offset(varname) xtgee_options ]

建议大家好好看看书

你直接软件运行下就知道了啊，还在这说有什么用。。。。。

为什么我做fixed effects,
用xi: xtreg y x1 i.x2*i.x3 if x4<=100, fe i(id)
它的if命令似乎不能用阿

如果你有超过 11000 个 i
只有方法 3 管用了
原因是 Stata 的 matsize 限制
超过 11000 个 i 时候所有 Stata 的 xt command 都会死光光

1、直接用xtreg命令：
xtreg y x ,i(id) fe
这个与xtreg y x,fe没有区别（前提是先tsset id)，与xi：xtreg y x i.id系数也没有区别，但是或者给出了id变量的系数，前者没有给出
2、xi: reg y x i.id与xi:xtreg y x i.id也是一样的

Population-averaged model 有什么用？

不错，学习了

help内面有很多东西啊

学习，谢谢了。。。。。。。。

学习，谢谢了。。。。。。。。

least squares dummy variable model (LSDV)

1# 蓝色
差分法在多期情况下为什么不行呢？如果我是手动处理完数据后用reg命令。

*对于非平衡面板，不能直接运用上述命令（以下也适用于平衡面板）。

bys id:egen s=count(id)
foreach v of var dumy*{
replace `v'=`v'/s
}

cons 1 dumy1+dumy2+dumy3+dumy4+dumy5+dumy6=0
cnsreg  y x dumy*, c(1)

*****************************************
**对于一般情形（panels有任意多个，且各panel可以不平衡）
ta id,g(_id)
bys id:egen s=count(id)
foreach v of var _id*{
loc c="+`v'" + "`c'"
replace `v'=`v'/s
}
loc c=substr("`c'",2,.)+"=0"
cons 1 `c'
cnsreg y x* _id*,c(1)

同问！！

本文来自: 人大经济论坛 Stata专版 版，详细出处参考：https://bbs.pinggu.org/viewthread ... &from^^uid=938098

太感谢了！！找这个好久了、、、

好东西啊！！！！！！！！1

谢谢楼主~

用xi:xtreg y x i.id估计出来的是固定效应吗~~为什么估计的结果上显示出来的是Random-effect GLS呢~~我看有个介绍上说STATA默认的是GLS估计，如果要用fe需要说明，也就是变成xi:xtreg y x i.id,fe，可我用了之后为什么所加的虚拟变量都因为共线性被剔除了呢~

不是xtreg，是reg。

xtreg y x ,i(id) fe

与
xtset id t
xtreg y x,fe
是等价的吧？i(id)不加也可以吧？

在做xtreg前，得先定义个体与时间吧？

谢谢！

请问一下 这个命令xi:reg y x i.id~~~不是混合模型了么？？