`switchr` 是 Stata 中的一个命令，用于估计有状态转移的回归模型。当您看到其结果时，它可能看起来像是普通最小二乘法（OLS）的结果，这是因为 `switchr` 使用的是两步或三步的方法来估计参数，其中第一步通常涉及到一个类似于 OLS 的步骤。
1. 结果不完全像最大似然估计是因为 `switchr` 实际上是在使用一种混合了OLS和极大似然（ML）方法的技术。首先，它通过OLS估计每个模型的初步系数，然后这些系数被用来确定状态转移的概率。最后，这个过程可能会与极大似然估计迭代结合起来。
2. 对于`switchr`命令的结果中的sigma值，这通常指的是误差项的标准差或者方差分量。在`switchr`的最终输出中可能不直接报告sigma值，但您可以根据模型参数和残差来计算它，或通过后续分析命令（如`estat vce`）获取。
3. 如果您想使用纯极大似然估计方法来进行状态转移回归建模，您将需要使用Stata中的`ml`命令。这要求你明确写出对数似然函数并手动指定模型参数和优化过程。这种方法会更复杂，但可以提供更多的灵活性和控制权。
为了使用最大似然法，您可能需要编写自己的ML程序来定义状态转移回归的似然函数，并通过Stata的 `ml` 命令进行估计。这通常涉及对数据分布的理解、参数的初始化以及优化算法的选择等步骤。对于不熟悉 ML 方法的人来说，这个过程可能会相当复杂。
总结来说，`switchr` 的结果可能看起来像 OLS 结果是因为其初步估计方法使用了类似 OLS 的技术，但最终它通过迭代过程接近极大似然解。要获得基于最大似然法的sigma值或进行纯ML估计，则需要采取不同的Stata命令和编程途径。
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