同问~不知道在二值面部数据用xtlogit应该怎么加入行业固定效应和时间固定效应

请问如何在xtlogit中加入行业和年份固定效应？

请问现在你会了嘛，求教stata代码

我也遇到了这种情况，不知道是哪里出了问题，您最后解决了吗？

在使用`xtlogit`进行回归分析时遇到"(not concave)"的错误通常意味着目标函数（在这里是似然函数）非凹，这会导致极大似然估计法无法找到全局最优解。加入固定效应（如年份和行业），会增加模型复杂度，可能引起这一问题。

解决此类问题的方法有：

1. **数据检查**：首先，检查数据是否存在异常值或缺失值，这些都可能导致模型非凹。确认所有变量是否编码正确，并且没有离群点。

2. **减少固定效应的维度**：如果年份和行业分类过多，可能需要考虑合并一些类别以降低复杂度。例如，将相似的行业合并为一个大类，或者使用时间窗口来简化年份。

3. **尝试不同的模型**：如果`xtlogit`不适合，可以考虑其他面板数据模型，如固定效应Probit模型或随机效应Logistic回归。Stata中有许多处理分类和有序数据的方法，比如`xtprobit`或`gllamm`命令可能更适用。

4. **使用更强大的优化算法**：有些情况下，标准的牛顿-拉弗森方法（默认用于`xtlogit`）可能无法收敛。可以尝试使用Stata中的`ml`命令进行手动最大似然估计，并指定不同的优化器选项。

5. **增加迭代次数和更改收敛准则**：在`xtlogit`中，可以通过选项如`iter(50)`增加迭代次数或调整收敛标准（例如，通过添加`tolerance(`较小值`)`）来帮助模型达到收敛。

6. **特征选择**：重新评估模型中的变量，可能有些变量的加入并非必要。简化模型可能会使它更容易收敛。

在学术研究中，如果参考文献普遍使用了年份和行业固定效应而你的数据或模型结构不支持这样做，则需要仔细解释为什么你的分析有所不同。这可能涉及到你所用数据集的特点、理论框架或者研究问题的不同之处。确保你的方法论清晰且有依据，能够支撑你为何做出这样的建模选择。

如果经过尝试后问题仍然存在，考虑寻求领域内专家或统计顾问的帮助，以获得更具体的指导。

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