在Stata中遇到您描述的情况，可能的原因是模型设定的问题或者是数据的特殊性导致的。
1. **t值和p值显示为小点**：这通常是因为数值稳定性的原因。当自变量之间存在高度共线性（例如，年份虚拟变量如果连续且没有缺失），或者样本量与参数估计的数量不成比例时，会导致模型矩阵的逆计算出现困难，Stata可能会用“小点”来表示极小或极大的值。
2. **F值不报告**：这可能是因为当您使用`robust`选项进行回归时，Stata默认不会报告F统计量。这是因为稳健标准误（Huber-White sandwich estimator）改变了模型的估计方式，使得传统的F检验不再适用。但在Stata中，可以通过添加`vce(robust)`选项并在命令后加上`display df_r()`来检查剩余自由度。
3. **R方为1**：这通常发生在自变量能够完美预测因变量的情况下，即没有残差（误差）。在您的情况下，可能是年份虚拟变量包含了所有可能的观测值，使得模型对数据的拟合达到了极致。但这通常是一个警告信号，表明可能存在过度拟合或数据分割问题。
去掉年份虚拟变量后R方和F值恢复正常的原因是，这样减少了共线性的问题，并且模型不再尝试完美地匹配每个观测点，从而避免了上述的数值稳定性和解释上的问题。
为解决这些问题：
- 检查自变量间是否存在高度相关。
- 调整模型设定，比如考虑使用更少或不同的虚拟变量。
- 使用`estat vce`命令检查标准误的类型和F统计量的可用性。
希望这些信息对您有所帮助。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的细节或者具体的Stata代码片段，以便进行更详细的分析。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
扫码加好友，拉您进群
全部版块
我的主页
收藏
