固定效应模型stata回归中有哑变量时为什么省略？在stata中，固定效应模型回归中有哑变量时为什么省略？是因为在stata中，生成变量的方式i.year只对单个变量有效，回归方程中不能有运算符号。汉森，检查指令是什么？stataxtsetidyearxtregyx。

从面板数据中取残差的困惑紫菱12我刚接触stata是为了写论文，想把面板数据固定效应回归后的残差作为另一个模型的因变量。刚刚看了相关的帖子，不太明白取残差是基于两个命令:predictu，up predict，e和e，然后u e代表残差。让我们使用像predityhat，xbgenresidualyyhat这样的命令。希望高手给点意见。谢谢大家！

houseman检验结果的p值小于0.01，即拒绝原假设说明应该采用固定效应。houseman检验结果的p值小于0.01，说明拒绝了原假设，说明应该采用固定效应。houseman检验的结果告诉我们，固定效应和随机效应在系数估计上存在显著差异，因此固定效应优于随机效应。H0:随机效应模型是正确的模型。无论最初的假设是否成立，FE都是一致的。然而，如果最初的假设成立，RE比FE更有效；

Prob>chi20.0000，强烈拒绝原假设，使用固定效应。随机效果最直观的用法就是将固定效果扩展为随机效果。注意，此时随机效应是一个群体概念，代表一个分布的信息或特征，而对于固定效应，我们的推断仅限于那些固定(未知)的参数。例如，如果我们要研究某些水稻品种是否对产量有影响，如果用于分析的品种是从一个大的品种集中随机选取的，那么我们就可以利用随机效应模型分析来推断由所有品种组成的整体的一些信息。

为什么不呢？你必须理解这个命令的含义。metan是meta分析的命令。In被转换成对数。hr是你选择的效果指标。ll是95%置信区间的下限。ul是(组)95%置信区间(namevarstudy)的上限。这里的学习可以自行修改。xlabel是X轴的坐标。这里根据具体情况调整效果项，勾选，自己填，RR或者HR等更高级的功能，stata功能强大，最重要的是明白命令的原理是什么。

在4、stata中处理面板数据如何选择模型

stata中，如何选择处理面板数据的模型方法，一般是根据因变量的类型。对于面板数据，当因变量连续时，我们可以在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型之间进行选择，并且有相应的检验统计量。当因变量为类别变量时，存在panel logit模型，可分为无序多类别和有序多类别panel logit两类。

xtsetidyearxtregyx，fextregyx，rehausmanfere。