A与B共同影响C的问题的求解

其实这个运用多元线性回归就可以了，因为根据Frish-Waugh-Lovell，当Y=b1+b2X2+b3x3.....+u时，b2代表的只是X2的边际影响，其中b2已经中已经剔除了b3和X3的影响，

这好像有点“路径分析”的意思

对于你描述的问题，可以使用以下几种方法来分析：

1. **多元线性回归**：可以分别建立两个模型，第一个模型是C关于A的回归，第二个模型是C关于B的回归。这样可以单独考察A和B对C的影响。

2. **交互项回归**：在同一个模型中，将A和B的乘积（即交互项）作为自变量，以C为因变量进行回归。这样可以同时考虑A、B各自以及它们相互作用对C的影响。

在Stata中，你可以使用`regress`命令来实现上述两种方法。例如：

1. 多元线性回归：
```stata
regress c a, robust // C关于A的回归
regress c b, robust // C关于B的回归
```
2. 交互项回归：
```stata
regress c a b i.a*b, robust // 同时考虑A、B和它们的交互作用
```
这里使用了`robust`选项来处理异方差性，你可以根据实际情况调整。

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