collapsestata命令的简单介绍

如何用stata画图

1、stata两变量相差很大画图：直方图：首先输入命令：histogram number，frequency (划线部分为研究变量，根据自己研究问题来输入)绘制结果分析 ：自变量number指城市拥有技工学校的数量，frequency指拥有某一特定数量的城市的频次。

2、只需在绘图命令后加上 ， scheme(qlean)黑白简洁风格为 ， scheme(qleanmono)例如同时绘制折线和散点的多变量时序图 这个模板简单好用，但是无法修改设置，例如图例在中间上方，会遮挡住图形。

3、设定柱体颜色： color (colorstyle) Stata中颜色分类是非常丰富的，比如black、 white、 blue、 gray、 orange等。 具体颜色可根据.个人喜好和作图需要来定。

4、画图是Stata的强项之一，不是因为直接输出的图很好看，而是因为功能强大，图中的绝大部分元素都可以进行调整。建议修改legend， xlabel， ylabel， graphregion， plotregion等选项。

5、stata作图横坐标为年份的代码方法如下：首先，将自己想要显示的横坐标内容，写到excel中某一行中。和以前的操作一样，画出柱状图，画出柱状图之后，右键点击柱状图。

内生性处理:广义矩估计

广义矩估计方法有两种： （1）差分GMM 对基本模型进行一阶差分去掉固定效应的影响，然后用一组滞后的解释变量作为相应变量的工具变量（Arellano & Bond，1991）。

广义矩估计能解决内生性是，动态面板动态面板数据模型的典型特征是解释变量中包含被解释变量的滞后项。

广义矩估计，即GMM（Generalized method of moments），是基于模型实际参数满足一定矩条件而形成的一种参数估计方法，是矩估计方法的一般化。只要模型设定正确，则总能找到该模型实际参数满足的若干矩条件而采用GMM 估计。

没有。广义矩估计是基于模型实际参数满足一定矩条件而形成的一种参数估计方法，广义矩估计在小样本下没有效，在小样本情况下，最小二乘估计、最大似然函数估计和广义矩估计不再具有优良性质。

传统的计量经济学估计方法，例如普通最小二乘法、工具变量法和极大似然法等都存在自身的局限性。即其参数估计量必须在满足某些假设时，比如模型的随机误差项服从正态分布或某一已知分布时，才是可靠的估计量。

最小二乘估计是一种广义矩估计，因为在最小二乘估计中，估计量的计算是通过最小化残差平方和来实现的，即最小化观测值与估计值之间的差的平方和。

3dsmax怎么使用collapse命令

1、第一步，在计算机中打开3ds max软件以创建一个新盒子和一个球体。 有必要通过塌陷将这两个对象合并在一起，见下图，转到下面的步骤。第二步，完成上述步骤后，用鼠标选择两个几何体，见下图，转到下面的步骤。

2、打开3dsmax软件，绘制一个平面。在平面上单击鼠标右键，选择菜单中的“转换为可编辑网格”命令。打开“修改”选项卡。打开“选择”卷展栏，选择“多边形”层级。对平面上面的多边形进行选择。

3、可以。两种方式，根据情况选其一：选择两个相互连接的边，右键【Collapse塌陷】。或者：删除这个多边形的面，选择一个边，右键【Target Weld目标焊接】，然后点另一条边。限于百度知道的条件，不能截屏。可百度HI。

4、选择一个三维物体或一组三维物体。从编辑菜单中选择克隆命令。将打开克隆选项对话框。复制 将选定对象的副本放置到指定位置。

5、选择这些点，使用Weld命令（设置比较高的权重值，数值=距离，当距离达到足已连接所有点时点OK即可），使用Collapse命令（塌陷命令，没有权重值，只用使用该命令，所选择的所有点无视距离全部塌陷合并）。

关于3DMAX命令中同属焊接命令的weld和collaps之间的区别?

1、当然有区别了，这两个命令没有半毛钱关系哈。

2、很简单···车削就是就是旋转挤出（跟放样差不多）。

3、调整完成之后，在（修改器列表）中执行【Lathe】（车削）命令，勾选【Weld Core】(焊接内核）复选框。在前视图中用线命令绘制出苹果的剖面线，形态如图。

请问Stata里面如何处理图中的问题

reshape long to wide可以做到，你help reshape就可以知道。

若存在异方差，在两阶段估计后执行Sargan检验往往倾向于 Underreject问题，即过度接受原假设。通常而言，这很可能是我们的模型设定不当，或是工具变量的选择不合理。

存在这种问题一般情况就需要处理（当然也有时不需要处理）。处理的方法主要有：将一些解释变量并入误差项以减少其数量，先进行聚类分析，或因子分析后，再提取适当变量回归，另外就是用一种叫做对中的方法来处理。

） 的功能，只需要先定义一个多重响应集，然后就可以进行频数分析和列联表分析。遗憾的是在 stata 中， 并未提供相应的命令来处理这个问题，但是还好我们有强大的外部命令来弥补。