刚开始学习 遇到一些问题，请老师指点一下：
clear
    set obs 100
set seed 123456
    gen e = invnorm(uniform())    // e~N(0,1)
    gen x = 3*invnorm(uniform())  // x~N(0,3^2)
    gen t = _n                    // t=1,2,3...
    gen y = .
    tsset t
    replace y = 1 +  2*x + e
    replace y = 1 + -2*x + e if t>50
save xtthres_sim1.dta, replace  /////利用连老师的例子模拟了数据
第一个门槛估计值：51

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       100
Group variable: var5                            Number of groups   =         4
R-sq:  within  = 0.9762                         Obs per group: min =        25
       between = 0.9982                                        avg =      25.0
       overall = 0.9772                                        max =        25
                                                F(2,94)            =   1931.39
corr(u_i, Xb)  = -0.0796                        Prob > F           =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         x_1 |   1.998449   .0445759    44.83   0.000     1.909943    2.086956
         x_2 |  -1.995961   .0463698   -43.04   0.000     -2.08803   -1.903893
       _cons |   .9321972   .0943975     9.88   0.000     .7447687    1.119626
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .06677877
     sigma_e |  .93649077
         rho |  .00505903   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(3, 94) =     0.12               Prob > F = 0.9485
最后用xtreg命令估计的结果是：
. xtreg y x xd1
Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       100
Group variable: var5                            Number of groups   =         4
R-sq:  within  = 0.9762                         Obs per group: min =        25
       between = 0.9984                                        avg =      25.0
       overall = 0.9772                                        max =        25
                                                Wald chi2(2)       =   4158.81
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2        =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           x |   2.001282   .0430547    46.48   0.000     1.916896    2.085667
         xd1 |   -3.99109   .0619132   -64.46   0.000    -4.112437   -3.869742
       _cons |   .9329122   .0930669    10.02   0.000     .7505044     1.11532
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |          0
     sigma_e |  .93649077
         rho |          0   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
x_1 和x_2, 与 x 和xd1前的系数不一样，这样是正常的吗？