求助安慰剂检验图怎么看

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我是单期did，研究时间框为2009-2019，研究2014年碳交易试点的影响，因为用随机抽取的方法安慰剂检验不太好看，所以改用permute，

这是我的代码：permute did beta = _b[did] se = _se[did] df = e(df_r),  ///          reps(1000) rseed(123) saving("simulations.dta"):  ///
          reg lnggdp did lnpgdp lnfdl lnop lntc lnis lnpop lne i.year i.province, robust
use "simulations.dta", clear
gen t_value = beta / se
gen p_value = 2 * ttail(df, abs(beta/se))
twoway (scatter p_value beta, msymbol(smcircle_hollow) mcolor(black))       (kdensity beta ,yaxis(2) lp(solid)) , ///
       title("") ///
       xlabel(-0.4(0.05)0.4 -0.05 "-0.05" -0.1 "-0.1" -0.15 "-0.15" -0.2"-0.2" -0.25"-0.25" -0.3"-0.3" -0.35"-0.35" -0.4"-0.4" 0.05 "0.05" 0.1 "0.1" 0.15 "0.15" 0.2"0.2" 0.25"0.25" 0.3"0.3" 0.35"0.35" 0.4"0.4" ,format(%7.1f) angle(0)) ///
       ylabel(0(0.2)1, format(%7.1f) angle(0) nogrid axis(1)) ///
       ylabel(0(2)10, format(%7.1f) angle(0)  nogrid axis(2)) ///
       xtitle("回归系数") ///
       ytitle("P" "值" ,orientation(horizontal) axis(1)) ///
       ytitle("核" "密" "度" ,orientation(horizontal)  axis(2)) ///
       xline(0, lwidth(0.2) lp(dash))  ///
       xline(0.3847, lwidth(0.3) lp(solid)) ///
       yline(0.05,lwidth(0.2) lp(dash)) ///
       legend(label(1 "P值") label( 2 "核密度")) ///
       plotregion(style(none)) ///
       graphregion(color(white)) ///
saving(安慰剂检验图.png,replace)

请教大佬我的代码有问题吗？这个permute命令得出的安慰剂检验结果图算通过吗？

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关键词：安慰剂 Simulations orientation horizontal Simulation

安慰剂图关注的是 你回归的系数 和这个图相比 是不是很偏离0 是不是显著