如何用stata做模型选择的R方变化显著

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如何用stata做模型选择的R方变化显著
看到发表的文章中，有对于自变量和因变量之间的关系可能不是普通的线性关系，而是U型关系这样的文章。
想学习写作，设置了如下的回归方程（1）。看到作者在文章中说明：如果含有二次项的模型与含有一次项的模型相比较，R方的变化显著，并且b2显著为正，则自变量与因变量直接更可能存在正U型这样的关系。作者在文章中对△R方进行了△F检验，具体如下所示


我用的是面板数据，请问一下在stata里，用什么命令可以实现R方变化是否显著，达到模型比较的结果。谢谢

Y=a+b1X+b2X2     （1）

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关键词：Stata 模型选择 tata 如何用 线性关系 如何 模型 检验 因变量 自变量

你搜索一下如下外部命令，应该可以处理这个问题：
ftest

连老师，您好，按照您给的提示找到这个命令，看了说明是可以用来比较两个嵌套模型的。
但是，在它的帮助文档中就说明是和regress一起用的。当我尝试用用面板数据回归命令，如下时：
xtreg   roa   OS OS2 size yof dtar tq  year2- year10, fe robust
est store a
xtreg   roa   OS size yof dtar tq  year2- year10, fe robust
est store b
ftest a b
出现红色提示
model a is not estimated with regress

所以我想问对于面板数据的模型比较，应该怎么做呢？

其中OS2 是 OS 变量的平方项，我是想看一下OS与因变量之间的关系到底是线性的，还是U型关系，模仿的是一楼文章中的例子。

可以先用 xtdata 去除个体效应，然后再执行 reg 回归。效果与 xtreg, fe 等同。
或者直接在 OLS 基础上增加 N 个虚拟变量：
tab id, gen(dum_id)
reg y x dum_id*

可以先用 xtdata 去除个体效应，然后再执行 reg 回归。效果与 xtreg, fe 等同。
或者直接在 OLS 基础上增加 N 个虚拟变量：
tab id, gen(dum_id)
reg y x dum_id*

arlionn 发表于 2012-5-2 15:39
可以先用 xtdata 去除个体效应，然后再执行 reg 回归。效果与 xtreg, fe 等同。
或者直接在 OLS 基础上增加 ...

是的，连老师通过学习，我进一步了解了固定效应模型又被称为“最小二乘虚拟变量”模型，
也就是说xtreg y x,fe等同于在reg y x 加入n-1个个体虚拟变量.
这样就能解决面板数据的嵌套模型的比较了。
然而，该方法有个很大的缺点。比如使用的是上市公司数据时，会产生数百个个体虚拟变量。
这时候内存就吃紧，无法跑动了。
希望有一天能看到针对面板数据的嵌套模型比较的简单命令。

你可以先用 xtdata,fe 去除个体效应，然后再执行 OLS，可以避免你提到的那个问题。
或者可以用 areg 命令估计固定效应模型，更为简洁。