面板数据的固定效应模型，怎么将置信区间改为99啊？ STATA

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面板数据的固定效应模型，怎么将置信区间改为99啊？
例如，随即效应模型的是，用这个命令xtreg governance regime  gdp, level(99)，可以算出置信区间为99的结果

但是，如果是固定效应的模型下，xtreg governance regime  gdp, level(99)，fe
                                                或者xtreg governance regime  gdp, fe，level(99)
这两个命令都不对
请问面板数据的固定效应模型，怎么改置信区间啊？

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关键词：固定效应模型 Stata 置信区间 固定效应 tata 置信区间 模型

1. . webuse nlswork
   
2. (National Longitudinal Survey.  Young Women 14-26 years of age in 1968)
   
3. 
   
4. . xtset idcode
   
5.        panel variable:  idcode (unbalanced)
   
6. 
   
7. . xtreg ln_w grade age c.age#c.age ttl_exp c.ttl_exp#c.ttl_exp tenure c.tenure#c.tenure 2.race not_smsa south, f
   
8. > e
   
9. note: grade omitted because of collinearity
   
10. note: 2.race omitted because of collinearity
    
11. 
    
12. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =     28091
    
13. Group variable: idcode                          Number of groups   =      4697
    
14. 
    
15. R-sq:  within  = 0.1727                         Obs per group: min =         1
    
16.        between = 0.3505                                        avg =       6.0
    
17.        overall = 0.2625                                        max =        15
    
18. 
    
19.                                                 F(8,23386)         =    610.12
    
20. corr(u_i, Xb)  = 0.1936                         Prob > F           =    0.0000
    
21. 
    
22. -------------------------------------------------------------------------------------
    
23.             ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
24. --------------------+----------------------------------------------------------------
    
25.               grade |          0  (omitted)
    
26.                 age |   .0359987   .0033864    10.63   0.000     .0293611    .0426362
    
27.                     |
    
28.         c.age#c.age |   -.000723   .0000533   -13.58   0.000    -.0008274   -.0006186
    
29.                     |
    
30.             ttl_exp |   .0334668   .0029653    11.29   0.000     .0276545     .039279
    
31.                     |
    
32. c.ttl_exp#c.ttl_exp |   .0002163   .0001277     1.69   0.090    -.0000341    .0004666
    
33.                     |
    
34.              tenure |   .0357539   .0018487    19.34   0.000     .0321303    .0393775
    
35.                     |
    
36.   c.tenure#c.tenure |  -.0019701    .000125   -15.76   0.000    -.0022151   -.0017251
    
37.                     |
    
38.              2.race |          0  (omitted)
    
39.            not_smsa |  -.0890108   .0095316    -9.34   0.000    -.1076933   -.0703282
    
40.               south |  -.0606309   .0109319    -5.55   0.000    -.0820582   -.0392036
    
41.               _cons |    1.03732   .0485546    21.36   0.000     .9421496     1.13249
    
42. --------------------+----------------------------------------------------------------
    
43.             sigma_u |  .35562203
    
44.             sigma_e |  .29068923
    
45.                 rho |  .59946283   (fraction of variance due to u_i)
    
46. -------------------------------------------------------------------------------------
    
47. F test that all u_i=0:     F(4696, 23386) =     6.65         Prob > F = 0.0000
    
48. 
    
49. . xtreg ln_w grade age c.age#c.age ttl_exp c.ttl_exp#c.ttl_exp tenure c.tenure#c.tenure 2.race not_smsa south, f
    
50. > e l(99)
    
51. note: grade omitted because of collinearity
    
52. note: 2.race omitted because of collinearity
    
53. 
    
54. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =     28091
    
55. Group variable: idcode                          Number of groups   =      4697
    
56. 
    
57. R-sq:  within  = 0.1727                         Obs per group: min =         1
    
58.        between = 0.3505                                        avg =       6.0
    
59.        overall = 0.2625                                        max =        15
    
60. 
    
61.                                                 F(8,23386)         =    610.12
    
62. corr(u_i, Xb)  = 0.1936                         Prob > F           =    0.0000
    
63. 
    
64. -------------------------------------------------------------------------------------
    
65.             ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [99% Conf. Interval]
    
66. --------------------+----------------------------------------------------------------
    
67.               grade |          0  (omitted)
    
68.                 age |   .0359987   .0033864    10.63   0.000     .0272752    .0447222
    
69.                     |
    
70.         c.age#c.age |   -.000723   .0000533   -13.58   0.000    -.0008602   -.0005858
    
71.                     |
    
72.             ttl_exp |   .0334668   .0029653    11.29   0.000     .0258279    .0411056
    
73.                     |
    
74. c.ttl_exp#c.ttl_exp |   .0002163   .0001277     1.69   0.090    -.0001128    .0005453
    
75.                     |
    
76.              tenure |   .0357539   .0018487    19.34   0.000     .0309916    .0405162
    
77.                     |
    
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79.                     |
    
80.              2.race |          0  (omitted)
    
81.            not_smsa |  -.0890108   .0095316    -9.34   0.000    -.1135645    -.064457
    
82.               south |  -.0606309   .0109319    -5.55   0.000     -.088792   -.0324698
    
83.               _cons |    1.03732   .0485546    21.36   0.000     .9122412    1.162399
    
84. --------------------+----------------------------------------------------------------
    
85.             sigma_u |  .35562203
    
86.             sigma_e |  .29068923
    
87.                 rho |  .59946283   (fraction of variance due to u_i)
    
88. -------------------------------------------------------------------------------------
    
89. F test that all u_i=0:     F(4696, 23386) =     6.65         Prob > F = 0.0000

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Mayonnaise 发表于 2011-11-16 08:05

谢谢啊！！！！！

Mayonnaise 发表于 2011-11-16 08:05

请问Eviews如何求面板数据的置信区间，谢谢！

者xtreg governance regime  gdp, fe level(99)          fe 和leve()之间不加逗号就可以了