控制变量筛选和样本筛选命令

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实证研究中，核心变量不显著是个头疼的问题。目前普遍可接受的做法是取对数,缩尾等。挑选控制变量或者挑选样本也算是一种无奈的选择，和winsor做法是五十步笑百步的做法。本人开发了一种挑选变量和样本量的命令，至少解放了大部分工作量。不喜欢的人请绕道走。
pselect是单模型挑选控制变量 mpselect是多模型挑选控制变量  ps_out是单模型结果输出到word， mps_out是多模型结果输出到word ， pselect2可以挑选样本量 。另外有帮助文件

命令支持reg areg xtreg nbreg logit ologit probit oprobit xtprobit tobit xttobit xtgls xtscc xtabond2  poisson xtpoisson ivregress ivreg2 reghdfe xthreg heckman etregress stcox spregress spreg xsmle spivreg目前共27个
*可自由指定正负和显著的变量个数以及位置 语法举例如下:
*pselect varlist,cmd(命令) cv(控制变量) pos(b1 b3) neg(b2) p(p1 p2 p3) sig()
*varlist 是因变量加核心变量 空格分隔 排列为y x1 x2 x3 x4 ...
*pos(b1 b3) 系数要求必须是正数的变量 此处表示x1 x3为正
*neg(b2)  系数要求必须是负数的变量 此处表示x2为负
*p(p1 p2 p3)  有显著性要求的变量 此处表示x1 x2 x3需要显著
*sig()  显著性水平 如0.1 0.05 0.01等
*cmd(命令) 切换不同命令 如reg xtreg...

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关键词：变量筛选 样本筛选 控制变量 xtpoisson IVREGRESS

下面是一部分帮助文件的截图

利用自带的数据挑选出使得前三个自变量系数为正且显著的样本

本命令一经推出，收到不少客户好评。也有些客户提出了宝贵的修改意见，增加客户体验。
目前根据客户提出的需求，本命令现在已经支持80余种回归命令。
reg reg3 areg betareg binreg qreg iqreg sqreg bsqreg rocreg rreg sureg intreg xtreg nbreg cnsreg didregress xtdidregress tnbreg eivreg truncreg fracreg ivregress ivreg2 reghdfe xthreg xthreg2 spregress spreg xsmle spivreg logit clogit ologit mlogit slogit biprobit probit ivprobit oprobit xtprobit heckoprobit ivtobit tobit xttobit cloglog xtgls xtscc xtabond xtabond2 cpoisson tpoisson poisson ivpoisson xtpoisson heckpoisson hetprobit hetregress xtheckman heckman frontier xtfrontier scobit etregress stcox xtsur psmatch2 zip zinb xtcloglog  xtdpdsys xtdpd ziologit zioprobit xtgee churdle gmm
大体涵盖所有普通OLS 面板模型 分位数回归 空间回归 逻辑斯特回归 did 样本选择 工具变量 门限 随机前沿等命令 甚至包括了一些不常见的小众命令。
欢迎大家继续提出宝贵意见，以便于改进。
本命令特点就是语法简单，一个命令可以包括几乎所有回归，大量节省时间。

请问一下   我在使用这个命令之前需要安装吗？ 比如ssc install pselect  不然他就会报command pselect is unrecognized

目前没有发布 需要找我联系微信qc3825204

多谢各位宝贵意见，根据用户反馈和改进，本人开发的命令已经相对完善，现在全套命令如下：
1.pselece 挑选控制变量组合，使得核心解释变量达到预期显著性和符号，支持约100个不同回归模型。
是本套核心程序，支持截面，时间序列，面板模型，支持OLS,GMM，GLS。逻辑斯特，分位数，空间回归模型等
2.mpselect 多方程挑选，同时满足显著性和符号，方程之间相对独立。可用于检验挑选中介效应等模型
3.syspselect 联立方程的显著性和符号选择，方程之间是有关联的
4.pselect2 通过样本量挑选，使得核心解释变量达到预期显著性和符号 支持截面，时间序列和面板

善意提醒大家，此套命令只是节省大量人工挑选组合试验的时间，把大把时间精力集中到设计和寻找理论建模（编故事)。
尽管也有人嘲笑这个很low的做法，无须讳言，这只是辅助工具而已。绝大多数人不会承认自己存在P-hacking，把发现的结果归功于自己的天才设想。实际上有些计量方法本身就存在p-hacking的影子（如回归控制法）。如果尝试后仍然无法找到理想结果，大概率说明设计本身不符合。

本产品最大特点：
1.功能强大而语法简单
只要一两个命令就几乎包含所有回归模型，单方程，多方程，联立方程等。而不是每种模型单独拆分一个命令分别购买，节省费用。
可以指定变量需要调整的自变量系数符号，显著性以及第几个位置。
2.自动输出结果和排版
3.终生免费
合理使用本工具，这个工具最大作用不是教做假，而是即使在使用本产品后，仍然达不到理想结果，说明需要重新设计模型或者寻找变量，或者扩大样本量。及时调整方向，节省大量科研时间。
4.具有帮助文件

您好，已经加微信啦麻烦通过一下～求助！