楼主: sxianxiang
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求助大神,这里该怎么解释 [推广有奖]

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sxianxiang 在职认证  学生认证  发表于 2023-3-30 11:01:24 来自手机 |AI写论文

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求助,导师问我为什么基期这里灰色的线相交了,没有平行。请问该怎么解释哇,那个代码跑出来就是这样的,别人的样例也是这样相交的<br>
以下是代码<br>
**以-1为基期<br>
*声明面板数据<br>
encode ID, gen(Code)<br>
xtset Code Year<br>
*生成dist变量<br>
gen dist = Year-2012
forvalues i = 3(-1)1 { <br>
    gen pre_`i' = (dist == -`i') <br>
    }<br>
forvalues i = 0(1)5 { <br>
    gen post_`i' = (dist == `i') <br>
    }<br>
replace pre_1 = 0<br>
reghdfe GTI pre_* post_*, absorb(Code) vce(cluster Code)
parmest, format(estimate min95 max95 %8.3f p %8.3f)  saving("temp1.dta", replace)
use "temp1.dta", clear<br>
keep if ustrregexm(parm, "pre|post")<br>
gen num = _n<br>
gen minus = num if ustrregexm(parm, "o.pre_1")<br>
fillmissing minus<br>
gen id = num - minus - 1<br>
egen average = mean(estimate) if id < -1<br>
fillmissing average
replace estimate = estimate - average<br>
gen ul = estimate + stderr * 1.96<br>
gen ll = estimate - stderr * 1.96<br>
for var estimate ul ll: replace X = 0 if mi(t)
#delimit ;<br>
two (scatter estimate id, c(l) color(black) msize(small)) (scatter ul id, c(l) m(none) color(gs10) lp(dash)) (scatter ll id, c(l) m(none) color(gs10) lp(dash)),xtitle("") yline(0) xline(-1, lp(dash) lc(black)) xlabel(, grid) ylabel(, grid format(%4.2f)) legend(off) graphregion(color(white)) plotregion(lcolor(black))<br>
#delimit cr<br>
graph export "figure4.png", width(1000) replace
168014528486237.png
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关键词:求助大神 forvalues estimate forvalue replace

沙发
Markqb 发表于 2023-3-30 13:42:36
这种现象可能是因为基期的赋值导致的。在这种情况下,基期被指定为-1,而其他年份的赋值是相对于这个基期进行的。因此,在这个数据中,2012年被视为基准年,因为当“dist”等于0时,就是2012年。因此,所有后续的“post_”变量在2012年之后被创建,而所有之前的“pre_”变量在2012年之前被创建。因此,相交的原因是因为基期的赋值被指定为-1,而其他年份的赋值是相对于这个基期进行的。

至于如何处理这个问题,你可以考虑更改基期,以确保变量的赋值在一个更合理的范围内,或者更改基期的赋值,以确保变量的赋值在一个合理的范围内,而不是相对于基期的负值。同时,你也可以尝试使用其他方法来回归分析,以验证结果是否仍然存在。

藤椅
Markqb 发表于 2023-3-30 13:42:39
这种现象可能是因为基期的赋值导致的。在这种情况下,基期被指定为-1,而其他年份的赋值是相对于这个基期进行的。因此,在这个数据中,2012年被视为基准年,因为当“dist”等于0时,就是2012年。因此,所有后续的“post_”变量在2012年之后被创建,而所有之前的“pre_”变量在2012年之前被创建。因此,相交的原因是因为基期的赋值被指定为-1,而其他年份的赋值是相对于这个基期进行的。

至于如何处理这个问题,你可以考虑更改基期,以确保变量的赋值在一个更合理的范围内,或者更改基期的赋值,以确保变量的赋值在一个合理的范围内,而不是相对于基期的负值。同时,你也可以尝试使用其他方法来回归分析,以验证结果是否仍然存在。
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