连老师:
您好!
我在用Monte Carlo模拟不同估计方法的表现,由于模拟的方案多,备选估计方法也有多个,因而输出结果成了一个问题。
我初步设想的模拟中包含了3个自变量,您在讲义中自编的循环命令做模拟由于只有一个自变量,而且我对mat知道的甚少,还没用过,还不能活学活用,
还请连老师指点一下。(1)有没有跟est store-esttab一样的命令,能将不同估计方案的模拟结果同时呈现在一个表格的方法或者命令?(2)上次你给我修改的程序(见下方),其中return scalar b1 = _b[x1],return scalar b2 = _b[x2]在非线性-nl (y = exp({b1=1}*x1+{b2=1}*x2+{b3=1}*x3))编程中不能使用,不知道什么原因?(3)讲义中有关于return list 和ereturn list的内容,但不知道怎么看?比如return list 中是没有关于se的信息的,但是用simulate _b _se, reps(100): nlssim_1命令却能给出各系数se的信息,请问这是为什么?
我想得到模拟系数的估计值和se。
cap program drop ppmlsim_k1
program define ppmlsim_k1,rclass
version 10.0
drop _all
set obs 1000
* gen x1=rnormal()
gen x1=invnorm(uniform())
gen x2 = uniform()
replace x2 = (x2<=0.40)
gen v=1/(exp(1*x1+1*x2))
* gen f=normal(-(ln(v+1))/2,ln(v+1)) // rnormal()?
gen f=-(ln(v+1))/2 + invnorm(uniform())*ln(v+1)
gen y=exp(1*x1+1*x2+f)
* syntax varlist
tempvar y1 k
gen `k'=1
gen `y1' = y-`k'
replace `y1'=0 if `y1'<0
*poisson `y1' `varlist',robust
poisson `y1' x1 x2, robust
return scalar b1 = _b[x1]
return scalar b2 = _b[x2]
end
*------------------------------------------
simulate b1=r(b1) b2=r(b2), reps(100) nodots: ppmlsim_k1
sum


雷达卡





京公网安备 11010802022788号







