stata预测值差分还原

在Stata中，如果要将预测值的差分还原回原始数据的单位，可以使用`integ`函数。以下是一个简单的例子：

假设我们有一个时间序列数据集，名为`mydata`，其中包含变量`y`和`x`，我们要使用`x`变量预测`y`变量的未来值。我们可以使用以下命令进行预测：

reg y x
predict yhat

这将生成一个新的变量`yhat`，其中包含所有观测值的预测值。如果我们想要将这些预测值的差分还原回原始数据的单位，可以使用以下命令：

tsset timevar
gen yhat_orig = integ(yhat, L.timevar)

其中，`timevar`是表示时间的变量的名称。`integ`函数使用Lag运算符来计算差分的积分，然后将结果保存在新变量`yhat_orig`中。现在，`yhat_orig`包含预测值的差分还原回原始数据的单位的值。

相关问题

stata预测值差分对数还原

如果你已经使用 Stata 进行了对数差分预测，现在想要将预测值还原为原始数据的值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将对数差分预测值导出为一个 Stata 数据集。

2. 打开 Stata 并加载数据集。

3. 在 Stata 命令窗口中输入以下命令：

gen pred_orig = exp(pred_logdiff)

其中，`pred_logdiff` 是你的对数差分预测变量的名称，`pred_orig` 是你要创建的变量的名称，用于存储还原后的预测值。

4. 运行该命令后，Stata 会将 `pred_logdiff` 变量的每个观测值使用指数函数进行还原，生成一个新的 `pred_orig` 变量，该变量存储原始数据的预测值。

5. 你也可以将 `pred_orig` 变量导出到一个新的数据集中，以便在其他软件中使用。

希望这可以帮助你还原 Stata 中的对数差分预测值。

stata+广义差分法

广义差分法（Generalized Difference in Differences，简称GDD）是一种用于处理面板数据中因果效应的方法。在Stata中，可以使用`gdid`命令来实现广义差分法。具体步骤如下：

1. 导入数据并设置面板数据格式。

use "data.dta", clear
xtset id time

2. 运行`gdid`命令并指定因变量、处理组变量和时间变量。

gdid y treated time, absorb(id)

其中，`absorb(id)`表示控制个体固定效应。

3. 查看回归结果。

estimates table

回归结果中，`_b[treated]`表示处理组的因果效应。