请问是怎么看的啊

请问用xtoverid确定固定效应和随机效应的代码操作是什么？help看不懂……求大神教

这个结果应该是拒绝随机效应的原假设，选择固定效应模型。陈强的高级计量上有。

请问以下楼主，我执行xtoverid命令后总是出现“lb：operator invalid”的错误是什么意思，你有遇到过吗？

. xtoverid ,robust

Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects
Cross-section time-series model: xtreg re  robust
Sargan-Hansen statistic  41.774  Chi-sq(7)    P-value = 0.0000

请问是选择固定模型吗

遇到过，我去掉时间虚拟变量后就可以了，但不知道为什么

quietly xtreg y x1 x2 x3,re r xtoverid

我不会偶遇自己男朋友了吧

不会偶遇我男票了吧，是LL吗

偶遇男票

？？？人在家中坐

你好，我现在遇到这个问题了，请问你解决了吗

在使用xtoverid命令之前，要以稳健的标准误来执行命令“xtreg，re”
xtreg x1 x2 x3 x4,re r
xtoverid
然后根据输出的结果进行选择即可。

A test of fixed vs. random effects can also be seen as a test of overidentifying
restrictions.  The fixed effects estimator uses the orthogonality conditions that
the regressors are uncorrelated with the idiosyncratic error e_it, i.e.,
E(X_it*e_it)=0.  The random effects estimator uses the additional orthogonality
conditions that the regressors are uncorrelated with the group-specific error u_i
(the "random effect"), i.e., E(X_it*u_i)=0.  These additional orthogonality
conditions are overidentifying restrictions.  The test is implemented by xtoverid
using the artificial regression approach described by Arellano (1993) and
Wooldridge (2002, pp. 290-91), in which a random effects equation is reestimated
augmented with additional variables consisting of the original regressors
transformed into deviations-from-mean form.  The test statistic is a Wald test of
the significance of these additional regressors.  A large-sample chi-squared test
statistic is reported with no degrees-of-freedom corrections.  Under conditional
homoskedasticity, this test statistic is asymptotically equivalent to the usual
Hausman fixed-vs-random effects test; with a balanced panel, the artificial
regression and Hausman test statistics are numerically equal.  See Arellano
(1993) for an exact statement and the example below for a demonstration.  Unlike
the Hausman version, the test reported by xtoverid extends straightforwardly to
heteroskedastic- and cluster-robust versions, and is guaranteed always to
generate a nonnegative test statistic.

原假设是  随机效应
拒绝原假设是  选择固定效应

在使用xtoverid命令之前，要以稳健的标准误来执行命令“xtreg，re”
你好，这句话不太理解意思，请问具体stata怎么操作这句话呢

礼貌请问这个是哪本书呀

`xtoverid`命令在面板数据模型中用于检验固定效应（FE）和随机效应（RE）模型之间是否存在过度识别限制，即该测试试图判断FE模型中的个体特定效应是否是与解释变量相关的。如果它们相关，则应使用FE模型；如果不相关，则可以考虑使用RE模型。

原假设（null hypothesis）通常是：

H0：在固定效应模型中观察到的估计量与随机效应模型中相同的估计量没有显著差异，也就是说，在随机效应模型下个体特定效应是不相关的或者是在扰动项中的随机变量。

你给出的结果显示Sargan-Hansen statistic为35.250，其对应的p值为0.0013。这个小的p值（小于通常使用的阈值如0.05）强烈地拒绝了原假设。这意味着在固定效应模型中观察到的估计量与随机效应模型中的估计量存在显著差异，因此有理由相信个体特定效应可能与解释变量相关。

基于此结果，你应选择使用固定效应模型进行分析，因为这表明个体特定效应和至少一些解释变量是相关的，从而固定效应模型能更恰当地控制这些效应。

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