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。

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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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