stata预测值差分还原

时间: 2023-09-08 14:09:32 浏览: 184
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。
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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广义双重差分

根据提供的引用内容,本文主要介绍了一种可能缓解双重差分回归估计问题的方法——两阶段双重差分,并提供了Stata实操的具体案例。下面是关于Stata广义双重差分的介绍和演示: 广义双重差分(Generalized Difference-in-Differences,简称GDD)是双重差分(Difference-in-Differences,简称DD)的一种扩展形式,它可以处理更加复杂的数据结构和处理效应异质性的情况。在Stata中,可以使用did2s命令来实现广义双重差分的估计。 下面是一个简单的示例,假设我们有一个数据集,其中包含了两个组别(treatment和control)和两个时间点(pre和post),我们想要估计treatment对outcome的平均处理效应。首先,我们需要使用did2s命令进行第一阶段的估计,识别组别效应和时期效应: ```stata did2s outcome treatment post, group(treatment) period(post) robust ``` 其中,outcome是我们要估计的因变量,treatment是处理组的指示变量,post是时间点的指示变量。group(treatment)和period(post)分别指定了组别和时间的变量名。robust选项表示使用异方差稳健标准误。 接下来,我们需要使用did2s命令进行第二阶段的估计,识别平均处理效应: ```stata did2s outcome treatment post, group(treatment) period(post) robust second ``` 其中,second选项表示进行第二阶段的估计。did2s命令将自动计算平均处理效应及其标准误,并输出结果。

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