如何根据条件剔除不需要的组？

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被解释变量在一部分的公司中全部是0，在面板数据中如果要把这些公司的样本排除出去之后做回归？如果直接用固定效应会自动drop掉，但是现在想要不控制固定效应做剩下部分样本的回归。

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关键词：固定效应 drop 面板数据 解释变量 如何

如果是stata，应该在回归的条件里加一个 if y >0 就行了

不行的，那样会排除所有y=0的数据，我要的是吧那些全部y=0的组排除掉，剩下的组里面有=0的，也有不等于0的。

不方便写代码现在。你可以照这个思路去实现：每个企业的被解释变量如果最大值和最小值都是零的话，就把它删掉。

试试 (from Nick Cox)

1. clear
   
2. input id x
   
3. 1 2
   
4. 1 0
   
5. 1 4
   
6. 2 0
   
7. 2 0
   
8. 2 0
   
9. 3 5
   
10. 3 5
    
11. 3 5
    
12. 4 0
    
13. 4 -1
    
14. 4 1
    
15. end
    
16. 
    
17. bysort id (x): drop if x[1] == 0 & x[_N] == 0

复制代码

黃河泉 发表于 2017-2-11 18:19
试试 (from Nick Cox)

很有意思！

不过有个缺陷：有缺失值的话光排序就不行了。先生成一下各组的最大最小值更robust

谢谢各位！我再想想看。

夏目贵志 发表于 2017-2-11 22:56
很有意思！

不过有个缺陷：有缺失值的话光排序就不行了。先生成一下各组的最大最小值更robust

没错，我也想过这个可能性，但因楼主没特别说明此点，所以我就忽略此部分！

来学习的

夏目贵志 发表于 2017-2-11 22:56
很有意思！

不过有个缺陷：有缺失值的话光排序就不行了。先生成一下各组的最大最小值更robust

刚刚 Clyde Schechter 提供有 missing data 时之作法如下：

1. // drop firms with observations being all zeroes
   
2. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
3. clear
   
4. input float(id x)
   
5. 1  2
   
6. 1  0
   
7. 1  4
   
8. 2  0
   
9. 2  0
   
10. 2  0
    
11. 3  5
    
12. 3  5
    
13. 3  5
    
14. 4  0
    
15. 4  .
    
16. 4  0
    
17. end
    
18. 
    
19. // Nick: no missing data
    
20. *bys id (x): drop if x[1] == 0 & x[_N] == 0
    
21. 
    
22. // Clyde: with missing data
    
23. gen byte miss_x = missing(x)
    
24. by id miss_x (x), sort: gen byte to_drop = (x[1] == 0 & x[_N] == 0)
    
25. by id (miss_x x): replace to_drop = to_drop[1]
    
26. drop if to_drop

复制代码