在qregpd面板分位数回归中,通常使用调整后的R(Adjusted R)来衡量模型的解释能力。调整后的R考虑了自变量的数量,因此更能反映模型对数据的拟合程度,尤其是在自变量较多的情况下。
要计算面板分位数回归的R,可以遵循以下步骤:
1. 使用`qregpd`命令进行分位数回归,例如:
```
qreg y x1 x2 x3, q(0.5) panel(id)
```
其中,`y`是因变量,`x1`, `x2`, `x3`是自变量,`q(0.5)`表示计算50%分位数回归,`panel(id)`指定面板数据的标识变量。
2. 查看回归结果,`qregpd`命令并不会直接输出R,但会提供残差平方和(RSS)和其他相关统计量。
3. 要计算R,可以使用以下公式:
```
R = 1 - (RSS / TSS)
```
其中,TSS(Total Sum of Squares)是全距平方和,可以通过将回归前的因变量平方并求和来得到。然后用1减去RSS与TSS的比值,即得到R。
4. 调整后的R(Adjusted R)则考虑了自变量的数量:
```
Adjusted R = 1 - (1 - R) * (n-1) / (k - 1)
```
其中,`n`是观察值的总数(行数),`k`是包括常数项在内的自变量总数。
5. 在Stata中,没有直接的命令可以计算面板分位数回归的R和Adjusted R。你可能需要手动计算或使用其他统计软件(如R或Python)来获取这些值。
在论文中,作者通常会报告R或Adjusted R以展示模型对数据的解释能力。他们会根据研究目的和数据特性选择适合的衡量指标。
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