你正在处理分行业分年度的回归分析,遇到了一些问题。我会逐一解答。
(1)如何确保每年每行业至少有15个观测值?
一种方法是在开始分析之前,对数据进行预处理。你可以使用stata中的`collapse`或`egen group`等功能,根据年份和行业筛选出满足条件的观测值。如果某些组别仍然不满足条件,那么可能需要考虑是否采用其他方法来估计模型。
(2)关于残差的计算方式:
你使用的命令中,`predict res1, res` 和 `gen res =.` 后的代码分别对应了两种不同的残差估计方法。这些方法可能会产生不同的结果,这取决于残差的具体定义和计算方式。
对于残差是否应该接近于0的问题,实际上残差不一定是0才准确。在回归分析中,我们通常希望通过拟合模型来尽可能地解释数据的变异性。在这种情况下,残差可以反映出未被模型解释的那一部分变异性。
总之,在进行回归分析时,确保足够的观测值以降低随机误差的影响是很重要的。同时,不同残差估计方法的选择也需要根据研究问题和数据特征来决定。
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