急求！！！回归中观测量为7284，怎样把描述性统计中的观测值也调为跟回归中的一样

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通过控制年份、缺失量等，回归结果显示样本量为7284，但描述性统计中样本量无论如何都不是7284，即便控制了年份等，也还是比7284多一点，求助！！！

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关键词：描述性统计 描述性 观测值 回归结果 结果显示 统计

sum一下就知道了

蓝色 发表于 2013-5-10 10:27
sum一下就知道了

这是我sum后的结果，obs是7323，但回归结果中，obs是7284，
Variable                Obs                 Mean        Std. Dev.        Min        Max
                                       
absIK_grossw        7323         .05165        .0606718        .0006599        .3060795
idratio1_w           7323         .3602457        .049351        .0833333        .5454546
sales_grow~w        7323         .2240887        .5846732        -.814437        3.909356
size_asset~w        7323         21.55589        1.204789        18.71854        25.63244
cashflow_k_w        7323         .0527505        .0820301        -.4103535        .237665
                                       
edu3         7323         .8508808        .3562303        0        1
lnpay         7289         10.45576        1.491777        0        15.01948
jianren_ou~s7323        2.940462        1.037671        0        9
ageout_w        7320        51.60837        6.313806        37        68
gender_out7323         .1294937        .1842514        0        1
                                       
sayno6        7323        .354363        .4783525        0        1

keep   if lnpay==.
sum

蓝色 发表于 2013-5-10 11:47
keep   if lnpay==.
sum

sorry~inpay那个与其他变量不同的问题，我已经解决了
上面贴出来的是sum的结果，回归结果：
                                  (1)                  (2)
                            absIK_grossw           absIK_grossw
L.absIK_grossw                 0.139***             0.139***
                                 (0.0114)      (0.0114)
               
L.idratio1_w                 -0.0287**       
                                 (0.0142)
L.cashflow_k_w             -0.0548***    -0.0549***
                                (0.00894)           (0.00894)
               
L.edu3                        -0.00416**
                                (0.00192）       
_cons        0.0943***        0.0844***
                (0.0141)        (0.0134)
N                 7284        7284
R2                0.034        0.034
N是7284

第二次sum还能发现不一致的
然后在删除

如果变量较多的话，这样一个个地处理也比较麻烦啊，有没有更简单的办法处理呢？

Bernard9303 发表于 2014-6-6 00:12
如果变量较多的话，这样一个个地处理也比较麻烦啊，有没有更简单的办法处理呢？

brow if missing(response)

做完回归之后
reg y x
首先要生成一个变量
gen samp=e(sample)
然后
summarize y x if samp==1

réussite 发表于 2014-6-6 00:27
brow if missing(response)

请问这句指令的含义是什么呢