stata循环直至特定结果出现

你可以使用while循环来实现这个需求。在循环中，你可以编写一个条件语句，当特定结果出现时退出循环。以下是一个示例代码：

while (condition) {
   // 执行循环体代码
   // 检查是否满足退出循环的条件
   if (result == desired_result) {
      break; // 退出循环
   }
}

在上述代码中，`condition`是一个布尔表达式，用于控制循环的执行次数。`result`是循环体中的某个变量，`desired_result`是你想要得到的特定结果。当`result`等于`desired_result`时，执行`break`语句退出循环。

相关问题

stata回归结果出现omitted

### 回答1：
"omitted"在Stata中表示省略了某些变量或观测值。这通常是因为在回归模型中，某些变量的值缺失或者不可用，或者某些观测值被排除在分析之外。如果出现"omitted"，需要检查数据是否完整，并且确认回归模型是否正确地包含了所有需要的变量和观测值。

### 回答2：
在使用Stata进行回归分析时，可能会出现“omitted”这一结果。这通常表明模型中存在某些变量被省略，即并未包括在回归方程中。

具体地说，Stata的回归命令可能会根据一些预设的条件自动将某些变量从回归模型中剔除。例如，当一个变量具有高度相关性、方差较小，或者与其他变量完全或近乎完全重复时，Stata可能会自动忽略该变量，以避免多重共线性或其他问题。

此外，如果用户没有明确在回归命令中指定所有需要包含在模型中的变量，也可能导致出现“omitted”的结果。因此，在使用Stata进行回归分析时，建议用户先仔细检查数据，确保包含所有相关的自变量，避免出现数据不完整、变量缺失或者其他类似问题。

若出现“omitted”结果，用户需要重新检查回归命令中是否包含了所有需要的自变量，并且需要尝试调整回归模型参数，例如调整VIF、修改模型类型或者增加变量等方式，以解决多重共线性或省略变量等问题。此外，也可以使用“estat ovtest”命令来检验模型的偏误和遗漏，从而更好的评估回归模型的表现。

总之，在Stata中出现“omitted”这一回归结果需要引起我们的重视，需要对数据、回归命令和回归模型参数进行仔细检查和调整，以确保模型的准确性和有效性。

### 回答3：
在使用Stata进行回归分析时，如果出现 “omitted” 的情况，通常是由于某些变量未被正确地包含在回归模型中造成的。具体地说，可能有以下几种情况导致此问题出现：

1. 变量未被包含在回归模型中：此情况通常是因为使用者在构建回归模型时，未将所有需要分析的变量全部包含进去，从而导致某些未被包含的变量出现 “omitted”。这种情况下，需要检查回归模型中是否包含所有需要分析的变量，并加以纠正。

2. 变量存在共线性：共线性指的是自变量之间存在相关性，多个自变量共同解释了因变量的变异程度。如果存在共线性较强的自变量，Stata将会删除某些变量，以避免共线性带来的问题。若以删除变量后，该变量出现“omitted”，则需要检查自变量之间是否存在共线性并进行合适的处理方法。

3. 变量缺失数据：当某些变量出现缺失数据时，Stata会自动将这些变量从回归模型中删除。如果数据缺失的变量对于分析很重要，则需要通过补充缺失的数据来解决此问题。

4. 变量被排除在外：如果变量在数据清理或预处理过程中被错误地删除或排除在外，则可能会在回归分析结果中出现 “omitted”。在此情况下，需要检查数据清理和预处理过程中的处理方法，并确保变量被正确地处理。

综上所述，若回归分析结果出现 “omitted”，需要仔细检查回归模型中的变量是否包含所有需要分析的变量，并检查自变量之间是否存在共线性或缺失数据等情况，以确保回归分析结果的准确性。

stata回归结果出现dpd

DPD (Durbin-Watson test) 是一种检验回归模型残差序列是否存在自相关的方法。DPD值介于0和4之间，越接近2表明残差序列越没有自相关性。如果DPD值显著小于2，则表明残差序列存在正自相关；如果DPD值显著大于2，则表明残差序列存在负自相关。

在Stata中，如果回归结果出现DPD值，可以使用命令 "dwstat" 来进行DPD值的计算和检验。如果DPD值显著偏离2，说明残差序列存在自相关性，需要对模型进行修正，比如加入更多的控制变量或者使用不同的模型来解释数据。