indexstata是什么意思（stata相关性分析加星号什么意思）

本文目录

• stata相关性分析加星号什么意思
• tabstat命令什么意思
• stat（sum）在stata什么意思中文
• stata lnsigma2什么意思

stata相关性分析加星号什么意思

看一下你的变量列表，有时候变量之间可能是阶数关系，比如x，x_2，x_3，x_4，
或者变量需要按年份分别控制01指示，如open_2018, open_2019, open_2020 等情景。
这时候为了是stata命令语句简练，用x* 或open*可以代表x或open开头的全部变量。

tabstat命令什么意思

tabstat命令是表格统计。

tabstat命令是stata内的一项指令，stata统计表格就可以用tabstat命令。

举例说明：
如按照变量A进行分组描述性统计：tabstat   X1 X2 X3 , statistics(mean sd)  by(A)，如果想在此基础上进一步按照B来进行分组描述，可以假如A取值1或者0，想看A为1的情况下按B分组的描述统计情况，可以加if选项的。
如：tabstat   X1 X2 X3 if A==1, statistics(mean sd)  by(A)。

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stat（sum）在stata什么意思中文

• 你好！stat翻译成中文是斯达的意思，应该是一个商品，事物，或者是地域的名称。

• 这是一个非常好的一个中文，这个中文在他的那个呃英文当中确实写了这个非常对他们的那种恶人的一种赞赏，是一个非常好的。

stata lnsigma2什么意思

首先检查你的设定，发现没有问题。核心三点：（1）Battese and Coelli(1992)设定；（2）截断正态；（3）技术无效项时变。对吧？这三点也是STATA中“xtfrontier ... ,vcd”命令默认的设定。我按你给的数据分别在两种软件上跑，确实存在你说的问题！
比较两组估计值，Frontier存在明显问题：估计值的标准差全是1，技术无效项的期望是零，方差也是零（我的估计结果是这样的，不知道你的是不是）。减少一个变量，Frontier的异常结果没有了，但是两组估计结果仍不一样。在这一过程中，Frontier给计算的似然函数值要小于STATA，说明至少Frontier没有实现全局最优。不过当我去掉投入项与时间的乘积项后，两组结果有了一致的结果，见最后。
我估计，变量多，两组结果差异就大；变量少，两组结果就一致。但这一结论是否稳定，我没有进一步验证，你可以再通过增删其他变量试试。
这样我就想可能是两个方面的问题：运算能力和算法。
Frontier的运算能力的确有限，虽然我不确定Frontier到底在哪些设定下会遇到运算能力瓶颈，但上面的问题很可能就是一种。此外，你要是使用Battese and Coelli(1995)设定的话(“INS”中的第一行先TE），你会发现最多只能加4个解释技术无效项期望的变量。呵呵，很无奈吧，因为你有5个！这也是一种。尽管如此，Frontier至少还能做BC95的设定，而STATA却没有Routine的东西，除非自己编程。
Frontier的默认算法是DFP，该算法的好处是不用计算二阶导矩阵，不过STATA在调用这一算法时会提示不连续区域，从而无法给出DFP算法下的估计值。我也很纳闷，为什么Frontier就能做出来？还得考虑。
问题很有意思，但我工作太忙，没法拿出更多时间了。东西放在这里，抛砖引玉，供大家讨论。找出更深层次的原因，共同进步。
STATA估计结果
Time-varying decay inefficiency model Number of obs = 522
Group variable: id Number of groups = 29
Time variable: t Obs per group: min = 18
avg = 18
max = 18
Wald chi2(7) = 12117.83
Log likelihood = 676.85007 Prob 》 chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
logy | Coef. Std. Err. z P》|z|
-------------+----------------------------------------------------------------
logk | .8581681 .0702359 12.22 0.000 .7205082 .995828
logl | .2901866 .2385308 1.22 0.224 -.1773251 .7576984
lnk2 | -.0081341 .0051661 -1.57 0.115 -.0182594 .0019913
lnl2 | .0176866 .0189523 0.93 0.351 -.0194593 .0548325
lnkl | -.0416083 .009661 -4.31 0.000 -.0605435 -.0226731
t | .0738904 .0032325 22.86 0.000 .0675548 .080226
t2 | -.0001099 .0001371 -0.80 0.423 -.0003786 .0001588
_cons | -.1303931 .8066209 -0.16 0.872 -1.711341 1.450555
-------------+----------------------------------------------------------------
/mu | .8076558 .1711175 4.72 0.000 .4722717 1.14304
/eta | -.0249487 .0019134 -13.04 0.000 -.0286988 -.0211985
/lnsigma2 | -.9871312 .4119958 -2.40 0.017 -1.794628 -.1796343
/ilgtgamma | 4.819252 .4215303 11.43 0.000 3.993067 5.645436
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma2 | .3726442 .1535278 .1661893 .8355757
gamma | .9919918 .0033487 .9818909 .9964788
sigma_u2 | .36966 .1535317 .0687434 .6705766
sigma_v2 | .0029842 .0001906 .0026106 .0033578
------------------------------------------------------------------------------
Frontier估计结果：
the final mle estimates are :
coefficient standard-error t-ratio
beta 0 -0.13009123E+00 0.81300234E+00 -0.16001335E+00
beta 1 0.85813963E+00 0.68369803E-01 0.12551442E+02
beta 2 0.29013755E+00 0.24348149E+00 0.11916205E+01
beta 3 -0.81321979E-02 0.51092938E-02 -0.15916481E+01
beta 4 0.17690571E-01 0.19216669E-01 0.92058467E+00
beta 5 -0.41609162E-01 0.96804559E-02 -0.42982647E+01
beta 6 0.73891171E-01 0.32161358E-02 0.22975140E+02
beta 7 -0.10989187E-03 0.13951797E-03 -0.78765383E+00
sigma-squared 0.37270236E+00 0.15138674E+00 0.24619220E+01
gamma 0.99199309E+00 0.32595184E-02 0.30433732E+03
mu 0.80763401E+00 0.17292280E+00 0.46704889E+01
eta -0.24947633E-01 0.17774413E-02 -0.14035700E+02
log likelihood function = 0.67685005E+03
LR test of the one-sided error = 0.14167786E+04
with number of restrictions = 3

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