使用python进行iv2sls回归时,如何控制固定效应
时间: 2023-02-09 09:26:03 浏览: 253
使用 python 中的 statsmodels 库进行 IV2SLS 回归时,可以使用 `statsmodels.regression.linear_model.IV2SLS` 类来控制固定效应。在实例化该类时,可以使用 `fe_params` 参数来指定固定效应。
例如:
```
from statsmodels.regression.linear_model import IV2SLS
mod = IV2SLS(y, X, exog_iv, fe_params={'entity_effects':True})
res = mod.fit()
print(res.summary())
```
其中,`y` 是被解释变量,`X` 是自变量,`exog_iv` 是外生比较组变量。
在上面的例子中,`fe_params` 参数被设置为 `{'entity_effects':True}`,表示启用了实体固定效应。
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python中,lm.IV2SLS如何使用
在 python 中,使用 lm.IV2SLS 需要使用 statsmodels 库,首先需要安装该库。
安装命令如下:
```
pip install statsmodels
```
使用 lm.IV2SLS 方法需要输入两个参数: endog 和 exog。 endog 是因变量,exog 是解释变量。
例如:
```
import statsmodels.api as sm
endog = [1, 2, 3, 4, 5]
exog = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]
model = sm.regression.linear_model.IV2SLS(endog, exog)
results = model.fit()
print(results.summary())
```
其中, endog 是一个长度为 5 的列表, exog 是一个长度为 5 的列表,每个元素都是一个长度为 2 的列表。
输出结果会显示回归分析结果的摘要。