在门槛回归模型中，可能会遇到某个系数被标记为“omitted”（省略），这通常发生在模型设定或估计过程中的一种处理方式。门槛回归模型允许模型的参数随着解释变量跨越不同阈值而变化。如果在输出结果中看到一个系数没有显示数值而是被“omitted”，这可能是因为：
1. **参考类别**：在门槛回归模型中，为了确保模型可识别（identification），通常会省略一个门槛或一组门槛前的虚拟变量作为参照组。这是因为模型需要一个基准来比较其他门槛的影响。这种处理方式类似于在标准线性回归中设定基淮类别的方法。
2. **命令输入问题**：如果您的估计结果与预期不同，检查命令输入是否正确是很重要的。确保您没有错误地排除了某个关键变量或者设置的门槛值不正确等。
3. **模型设定问题**：使用同一个变量作为被解释和门槛变量确实可能带来一些复杂性，尤其是当它们之间存在高度相关时。这可能导致参数估计不稳定或模型识别问题。
为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
- 重新检查您的命令输入是否正确。
- 调整您的门槛值设置，确保它们在数据的合理范围内，并且能够区分不同的组别。
- 检查是否存在多重共线性或其他统计假设被违反的情况，这些都可能导致模型估计问题。
如果问题仍然存在，您可能需要详细审查您的数据处理过程和模型设定。有时候，咨询经验丰富的同事或者领域专家也是解决问题的好方法。
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