楼主: ajlisa
5082 16

[回归分析求助] outreg2输出重复列 [推广有奖]

11
LionT_T 发表于 2020-6-16 16:03:27
ajlisa 发表于 2019-10-24 15:34
是的,我也是在做tobit时遇到的,其他模型没有遇到这种情况,可能是bug吧
我也是,tobit结果输出会重复

12
不爱读书的呆呆 发表于 2020-8-14 11:18:48
遇到同样的情况!用的负二项回归

13
不爱读书的呆呆 发表于 2020-8-14 11:28:46
蓝色 发表于 2019-3-7 21:46
没有问题啊
webuse union
老师,把您的命令复制到我的stata中运行后,输出结果就是有重复的,我使用的是stata 15 SE,请问是否是版本原因? Screen Shot 2020-08-14 at 11.28.34.png

14
不爱读书的呆呆 发表于 2020-8-14 11:44:35
蓝色 发表于 2019-3-7 21:46
没有问题啊
webuse union
试了下重装outreg2,一开始运行本楼代码可行,但跑完自己的代码后仍然出现重复列,并且本楼的代码又出现了重复。

15
蓝色 发表于 2020-8-14 17:01:08
不爱读书的呆呆 发表于 2020-8-14 11:44
试了下重装outreg2,一开始运行本楼代码可行,但跑完自己的代码后仍然出现重复列,并且本楼的代码又出现了 ...
没有问题的
我也是stata15 se啊


. version
version 15.1

. which outreg2
C:\ProgramFiles\Stata15\ado\stbplus\o\outreg2.ado
*! outreg2 2.3.2  17aug2014 by roywada@hotmail.com
*! based on outreg 3.0.6/4.0.0 by john_gallup@alum.swarthmore.edu

执行一遍就是这个结果


(1)

(2)

(3)

VARIABLES

union

/

union

  

  
  

  
  

  
  

  
  

age

  
  

0.0157

  
  

  
  

0.0711

  
  

  
  

(0.0150)

  
  

  
  

(0.0961)

  
  

grade

  
  

0.0871***

  
  

  
  

0.0816*

  
  

  
  

(0.0176)

  
  

  
  

(0.0419)

  
  

1.not_smsa

  
  

-0.251***

  
  

  
  

0.0225

  
  

  
  

(0.0824)

  
  

  
  

(0.113)

  
  

1.south

  
  

-2.839***

  
  

  
  

-2.856***

  
  

  
  

(0.641)

  
  

  
  

(0.677)

  
  

year

  
  

-0.00686

  
  

  
  

-0.0637

  
  

  
  

(0.0157)

  
  

  
  

(0.0968)

  
  

0b.south#co.year

  
  

0

  
  

  
  

0

  
  

  
  

(0)

  
  

  
  

(0)

  
  

1.south#c.year

  
  

0.0239***

  
  

  
  

0.0264***

  
  

  
  

(0.00797)

  
  

  
  

(0.00832)

  
  

lnsig2u

  
  

  
  

1.749***

  
  

  
  

  
  

  
  

(0.0470)

  
  

  
  

Constant

  
  

-3.009***

  
  

  
  

  
  

  
  

(0.841)

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

Observations

  
  

26,200

  
  

26,200

  
  

12,035

  

Number of idcode

4,434

4,434

1,690

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1



16
不爱读书的呆呆 发表于 2020-8-14 22:57:10
蓝色 发表于 2020-8-14 17:01
没有问题的
我也是stata15 se啊
我执行一遍也是这样的,但执行自己的代码(nbreg)之后的结果就又有重复列了。

17
蓝色 发表于 2020-8-15 07:33:26
不爱读书的呆呆 发表于 2020-8-14 22:57
我执行一遍也是这样的,但执行自己的代码(nbreg)之后的结果就又有重复列了。
. webuse rod93

. generate logexp=ln(exposure)

.
. nbreg deaths i.cohort, exposure(exp)

Fitting Poisson model:

Iteration 0:   log likelihood = -2160.0542  
Iteration 1:   log likelihood =  -2159.516  
Iteration 2:   log likelihood = -2159.5158  
Iteration 3:   log likelihood = -2159.5158  

Fitting constant-only model:

Iteration 0:   log likelihood = -187.06699  
Iteration 1:   log likelihood = -151.29069  
Iteration 2:   log likelihood = -131.82867  
Iteration 3:   log likelihood = -131.58459  
Iteration 4:   log likelihood = -131.58186  
Iteration 5:   log likelihood = -131.58186  

Fitting full model:

Iteration 0:   log likelihood = -131.58186  
Iteration 1:   log likelihood = -131.38447  
Iteration 2:   log likelihood =  -131.3799  
Iteration 3:   log likelihood =  -131.3799  

Negative binomial regression                    Number of obs     =         21
                                                LR chi2(2)        =       0.40
Dispersion     = mean                           Prob > chi2       =     0.8171
Log likelihood =  -131.3799                     Pseudo R2         =     0.0015

------------------------------------------------------------------------------
      deaths |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      cohort |
  1960-1967  |  -.2676187   .7237203    -0.37   0.712    -1.686085    1.150847
  1968-1976  |  -.4573957   .7236651    -0.63   0.527    -1.875753    .9609618
             |
       _cons |  -2.086731   .5118559    -4.08   0.000     -3.08995   -1.083511
ln(exposure) |          1  (exposure)
-------------+----------------------------------------------------------------
    /lnalpha |   .5939963   .2583615                       .087617    1.100376
-------------+----------------------------------------------------------------
       alpha |   1.811212   .4679475                       1.09157    3.005294
------------------------------------------------------------------------------
LR test of alpha=0: chibar2(01) = 4056.27              Prob >= chibar2 = 0.000

. outreg2 using c:\temp\data.doc,replace
c:\temp\data.doc
dir : seeout



        (1)        (2)
VARIABLES        deaths        /
               
2.cohort        -0.268       
        (0.724)       
3.cohort        -0.457       
        (0.724)       
lnalpha                0.594**
                (0.258)
Constant        -2.087***       
        (0.512)       
               
Observations        21        21
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

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