受约束回归cnsreg 为什么不汇报 调整R2呢？

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受约束回归cnsreg 为什么不汇报 调整R2呢？

di e(r2_a)  的结果是空值。。。。

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关键词：CNS REG NSR 求高手解答 求高手

补充一下    连R2 都没有啊。。。。。

. ereturn list

scalars:
               e(df_m) =  .
                  e(F) =  .
                  e(N) =  7184
               e(df_r) =  7155
               e(rmse) =  33283.57234122552
                 e(ll) =  -84984.81843375851
               e(rank) =  29

macros:
            e(cmdline) : "cnsreg faminc_old m mavageu1-mavgageeduu n mavager1-mavageedur fproperty-orchard.."
                e(cmd) : "cnsreg"
              e(title) : "Constrained linear regression"
            e(predict) : "tobit_p"
             e(depvar) : "faminc_old"
                e(vce) : "ols"
         e(properties) : "b V"

matrices:
                  e(b) :  1 x 33
                  e(V) :  33 x 33
                e(Cns) :  4 x 34

functions:
             e(sample)   




木有e(r2)    也木有e(r2_a)

为什么要有？

蓝色 发表于 2013-8-6 21:31
为什么要有？

没有的话  怎么评价估计结果的拟合优度？

极大似然估计 难道也需要R2吗
IV或者没有常数项的ols估计R2还是负数， 这个你怎么判断拟合优度（也就是为什么R2 是负数）

看看计量经济学的书上对R2的介绍（看英文的或者翻译的），什么条件下才适用？R代表什么含义（看看greene的书的最开始章节）？
把这些高清楚了你就知道为什么不提供R2了？
（也可以知道怎么手动计算R2，如果自己非要计算r2的话）

蓝色 发表于 2013-8-6 23:51
极大似然估计 难道也需要R2吗
IV或者没有常数项的ols估计R2还是负数， 这个你怎么判断拟合优度（也就是为什 ...

1、cnsreg 不是用极大似然估计 而是受约束最小二乘法。。。。。。。。
2、极大似然估计有MacR2
3、线性估计中，R2_A 可能为负   R2永远都不可能为负。当然线性的cnsreg不知道它的R2_A如何定义，但同样需要类似的指标来评价拟合优度。

http://www.stata.com/support/faq ... -squares/index.html
r2为什么为负

greene的书第7版44页，提到，没有截距项也出现r2为负。

蓝色 发表于 2013-8-7 14:32
http://www.stata.com/support/faqs/statistics/two-stage-least-squares/index.html
r2为什么为负

请教一下，你知道跨方程的bootstrap 怎么做吗?  或者有相关帖子的地址?
我现在的问题是  同样的样本 对方程1和方程2做回归   但方程1和比方程2少控制了一些控制变量   

我想检验 同时在方程1中和方程2中的一个关注变量的系数是否相等（或者一致）