随机效应RANDOM EFFECT怎么才能得到

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用xttobit估计模型以后，结果如下：

Random-effects tobit regression Number of obs = 28508
Group variable (i): idcode Number of groups = 4708

Random effects u_i ~ Gaussian Obs per group: min = 1
avg = 6.1
max = 15

Wald chi2(2) = 0.00
Log likelihood = -32.3368 Prob > chi2 = 1.0000

------------------------------------------------------------------------------
ln_wage | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
age | -.0087429 8.793827 -0.00 0.999 -17.24433 17.22684
grade | -.0257656 29.10869 -0.00 0.999 -57.07776 57.02623
_cons | -.399517 287.9507 -0.00 0.999 -564.7726 563.9735
-------------+----------------------------------------------------------------
/sigma_u | .1559617 .0120294 12.97 0.000 .1323846 .1795388
/sigma_e | .046912 35.99957 0.00 0.999 -70.51095 70.60477
-------------+----------------------------------------------------------------
rho | .9170309 116.7733 0 1
------------------------------------------------------------------------------

Observation summary: 28508 left-censored observations
0 uncensored observations
0 right-censored observation
请问用什么方法得到“随机效应”的值。我主要用的是EVIEWS51，做线性PANE DATA也很方便，STATA学的不多（感觉主要是没有比较系统的资料），但功能较全较大，所以现在正学。EVIEWS里估计线性PANEL后，在输出窗口可以直接看到RANDOM EFFECT的数值，stata里怎么做，请指点

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关键词：Effect random 随机效应 rand FECT 效应 随机 Effect random

急急，20号要交稿了，帮帮忙，老大们

不知道你说的random effects 指的是什么。 coefficient 就是各个变量的fixed effects. sigma_u 和sigma_e是random effects. sigma_u是因为个体引起的random variance(level 2), sigma_e是residual (level 1). rho 是intraclass correlation, 也就是level 1 和level 2 之间的covariance.

找一些multilevel modeling的资料看一下， 应该很清楚的。

你说eviews有，那就用eviews作啊

还有， 在xttobit的命令中， 应该有估算covariance matrix 的expression. 不知道你所说的random effects是不是指covariance matrix.

EVIEWS做线性PANEL，非此没有。有下例，

Dependent Variable: CAP?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 06/17/07 Time: 19:03
Sample: 1935 1954
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200
Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 36.42691 52.97823 0.687583 0.4925
INV? 1.651146 0.087970 18.76943 0.0000
Random Effects (Cross)
GM--C -377.4389
US--C -391.0647
GE--C 187.6375
CH--C -55.26384
AR--C 336.2177
IB--C -22.76022
UO--C 192.5429
WH--C -20.80859
GY--C 185.2018
DM--C -34.26364

Effects Specification
S.D. Rho

Cross-section random 159.5431 0.5658
Idiosyncratic random 139.7639 0.4342

Weighted Statistics

R-squared 0.624589 Mean dependent var 53.15547
Adjusted R-squared 0.622693 S.D. dependent var 235.3004
S.E. of regression 144.5340 Sum squared resid 4136236.
F-statistic 329.4219 Durbin-Watson stat 0.454645
Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.171112 Mean dependent var 276.5172
Sum squared resid 14939314 Durbin-Watson stat 0.125877

在STATA中，就想在XTTOBIT中把红色提出来。

Effects Specification
S.D. Rho

Cross-section random 159.5431 0.5658
Idiosyncratic random 139.7639 0.4342

这个部分和 XTTOBIT里的 SIGMA_U, SIGMA_E, 和RHO, 明显是对应的。 至于你说的每个变量的RANDOM EFFECT,看看BAYES PREDICT. 看一下xttobit 的post-estimation 命令里面， 应该有的。

谢

7楼说的是正确的，但我查子xttobit 的post-estimation ，没有。在其它资料上看到，STATA中线性

PANEL 中效应，那要通过较复杂的运算才能得到。就是没有看到非线性PANEL的有关说明。

两个软件的结果基本一致，我做过，大致差别在千分之一以下

在线性PANEL中几乎相同，但在非线性PANEL中，就一定吗。