如何用stata进行fm回归

可以使用以下命令进行fm回归：

fm depvar indepvars, endog(indepvars)

其中，depvar是因变量，indepvars是自变量，endog指定哪些自变量是内生变量。

相关问题

用stata进行门槛回归

使用Stata进行门槛回归需要先安装一些相关的命令，比如ivreg2。一旦安装完毕，您可以使用以下语法来完成门槛回归：

ivreg2 depvar (indepvar = exog | threshold) instrument, firststage(vce(cluster clustervar))

其中，depvar是因变量，indepvar是自变量，exog是控制变量，threshold是门槛变量，instrument是工具变量，clustervar是聚类变量（如果您需要计算聚类校正的误差）。

请注意，在使用Stata进行门槛回归之前，您需要确保您的数据符合门槛回归的假设，例如实证检验变量是否与自变量无关等。

用stata进行逐步回归

在 Stata 中进行逐步回归可以使用 stepwise 命令。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个包含多个自变量的数据集，我们想要通过逐步回归来选择一个最佳的模型来预测因变量。首先，我们需要使用 regress 命令来估计一个包含所有自变量的完全模型：

regress y x1 x2 x3 x4 x5

接下来，我们可以使用 stepwise 命令来进行逐步回归。下面的命令将使用前向选择方法来选择一个最佳的模型：

stepwise, method(forward) pr(.05:.1) sl(.05:.1)

其中，method(forward) 表示使用前向选择方法，pr(.05:.1) 表示加入变量的显著性水平为 0.05 ~ 0.1，sl(.05:.1) 表示删除变量的显著性水平为 0.05 ~ 0.1。

执行完这个命令后，Stata 将会输出一个最终的模型，包含被选择的自变量和相应的系数。