在Stata中，如果一个系数的`std. err.` 和 `t` 统计量显示为`.`而不是具体的数值，这通常意味着估计过程遇到了一些严重的问题。具体可能的原因有几个：
1. **完全共线性**：模型中的某个解释变量可能与另一个（或多个）解释变量存在完全的线性关系，导致Stata无法计算出该参数的标准误。
2. **收敛问题**：对于非线性模型来说，如果优化算法在达到最大迭代次数之前没有找到最小化目标函数的解，则可能导致标准误无法估计。这可能是由于起始值不适当、函数形式过于复杂或数据不适合模型等原因造成的。
3. **参数不可识别**：有时模型可能包含一些相互之间高度相关的参数，使得基于数据的信息不足以唯一确定这些参数的值，这种情况下也可能导致标准误无法计算。
4. **奇异信息矩阵**：在非线性估计中，如果观测数据或模型设定的原因导致了信息矩阵（即参数协方差矩阵）不可逆，则Stata也无法计算出有效的标准误和`z`或`t`统计量。
遇到这种情况时，可以尝试以下一些解决策略：
- 检查你的数据是否有完全共线性的问题。使用`correlate`命令查看变量间的相关系数或者用`regress`加上`vif`选项来检查方差膨胀因子（VIF）。
- 仔细审视模型设定是否合理，包括所选择的函数形式和约束条件。
- 如果是迭代求解的非线性模型，尝试改变初始值，看是否有助于改善收敛问题。可以使用Stata中的`from()`选项指定不同的起始点进行估计。
- 考虑简化模型或增加数据量来提高参数可识别性和估计精度。
如果上述方法都无法解决问题，那么可能需要重新考虑研究设计和数据分析策略了。
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