交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手!

亮起所有灯 发表于 2019-4-3 11:27
老师，它是在xtreg运行后出来的结果，您可否给个范例，怎样才是xtreg运行的结果。初学者，请老师多批评 ...

这才是结果

1. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      7910
   
2. Group variable: id                              Number of groups   =       565
   
3. 
   
4. R-sq:  within  = 0.0949                         Obs per group: min =        14
   
5.        between = 0.0687                                        avg =      14.0
   
6.        overall = 0.0656                                        max =        14
   
7. 
   
8.                                                 F(7,7338)          =    109.97
   
9. corr(u_i, Xb)  = -0.3989                        Prob > F           =    0.0000
   
10. 
    
11. ------------------------------------------------------------------------------
    
12.            i |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
13. -------------+----------------------------------------------------------------
    
14.           q1 |   .0105597   .0008919    11.84   0.000     .0088114     .012308
    
15.           q2 |    -.02033   .0025603    -7.94   0.000    -.0253488   -.0153111
    
16.           q3 |   .0010817   .0001952     5.54   0.000      .000699    .0014644
    
17.           d1 |  -.0229306   .0042385    -5.41   0.000    -.0312393   -.0146219
    
18.          qd1 |   .0007571    .001428     0.53   0.596    -.0020422    .0035564
    
19.              |
    
20.    _cat#c.c1 |
    
21.           0  |   .0556704   .0053306    10.44   0.000     .0452209      .06612
    
22.           1  |   .0858644   .0051992    16.51   0.000     .0756724    .0960564
    
23.              |
    
24.        _cons |   .0628647   .0016957    37.07   0.000     .0595406    .0661887
    
25. -------------+----------------------------------------------------------------
    
26.      sigma_u |  .03985181
    
27.      sigma_e |  .04923164
    
28.          rho |  .39586195   (fraction of variance due to u_i)
    
29. ------------------------------------------------------------------------------
    
30. F test that all u_i=0: F(564, 7338) = 6.90                   Prob > F = 0.0000

复制代码

黃河泉 发表于 2019-4-3 11:33
这才是结果

老师，我对照了一下您的图片，是这个结果，可能变量设置上习惯不大一样，烦请您再看看。

亮起所有灯 发表于 2019-4-3 11:46
老师，我对照了一下您的图片，是这个结果，可能变量设置上习惯不大一样，烦请您再看看。

看什么？这是我最后一次回答此问题，将 xthreg 之结果发出来有这么难吗？

77777

亮起所有灯 发表于 2019-4-3 13:11
77777

我实在不知道要说什么？这不是 "xthreg" (请看清楚，我也不回答任何不是由 "xthreg" 跑出的门槛结果) 运行后出来的结果。

acwanliang 发表于 2018-9-19 21:21
黄老师，您好，想请教您一个数据处理的问题。
因变量y，自变量是x，调节变量是z。我想验证z对x与y之间存在 ...

请问你这个结果系数最后是怎么解释的？这个u型调节效应？

龙龙龙龙龙 发表于 2018-10-7 12:10
嗯嗯，谢谢老师，最初只是觉得随x的增加可能对Y的影响发生转变，所以加了二次项，可否理解成加了z和x交乘 ...

你好，我想请问你最后是如何解释的呢？

黃河泉 发表于 2017-4-23 17:19
1. 在一般情况下，当你加入 x2 时，你的回归应该是2. 如同我讲稿中所述。所以你可看到，x1 对 y 之影响会 ...

请问黄老师，有相关的文章佐证这个说法吗？因为我的论文中正好用到这个观点，为了使文章更严谨，需要引用文章，谢谢黄老师！

rui25089 发表于 2019-4-8 09:55
请问黄老师，有相关的文章佐证这个说法吗？因为我的论文中正好用到这个观点，为了使文章更严谨，需要引用 ...

这是一般的常识，请看看 Brambor, Thomas, William Roberts Clark, and Matt Golder. 2006. Understanding interaction models: Improving empirical analyses. Political Analysis 14:63–82.

黃河泉 发表于 2017-3-14 07:26
我刚初步完成一份（繁体中文）对回归交互项之简介，与大家分享！也请大家多给一点建议，以供修正之用！

非常感谢老师！解决了我很多困惑！