首先生成一个自变量和一个因变量。点击Statistics|linear model and related|linear菜单。在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定即可。
t值和pt都是测你的系数是否significant用的，stata会自动对所有系数做t检验，比方说你的回归结果里除了xexper以外都是有效的，xexper是无效的，因为pt这栏里大于0.1了。
面板数据回归深入解析：解决时间序列问题的关键工具 在经济学和统计学中，面板数据回归是一种强大的分析工具，它处理着随着时间变化的观察值，特别是当我们要研究地区间差异时。本文将介绍一阶差分、固定效应模型，以及如何通过代码在Stata中实现这些方法。
参数。例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。这里，就体现了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体（population）。
在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。
它在xtabond命令中的应用，如通过设置lags（滞后阶数）、premaxlags（工具变量数量）和endogenous（内生变量，默认无滞后）等选项，要求我们谨慎地检验扰动项的一阶自相关性，并进行过度识别检验（Sargan检验），确保模型的稳健性。
GMM估计中，假设待估参数的个数为k，矩条件的个数为l： 恰好识别（just or exactly identified）：当k=l时，即待估参数的个数等于矩条件的个数； 过度识别（overidentified）：当kl时，即待估参数的个数小于矩条件的个数。 GMM 是矩估计（MM）的推广。
1、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。随后，我们会采用-xtdpd-命令，将干扰项设定为 MA（1） 过程，此时，执行Sargan检验不再拒绝原假设。
2、这里有两种主要的方法，让您的数据旋律跃然面板之上：构建面板数据的旋律如果您的原始数据还是一曲未谱的乐章，Stata提供了强大的重塑工具。首先，使用reshape，您可以如同作曲家般，将数据从长格式（long form）的单线条叙事，优雅地转变成宽格式（wide form）的丰富色彩。
3、短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。
4、运行的时候，软件会自动剔除，你不用管它直接运行就行。 如果你觉得缺失太多，剔除后你的valid数量太少了，可以补全，软件会自行帮你根据该数据周围的值预测出一个这个位置大概的数值帮你补充完整，你就可以接着运行了。
5、stata中处理面板数据如何选择模型 方法的选择一般基于因变量类型。对面板数据而言，当因变量为连续变量时，可在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型间选择，有相应的检验统计量；当因变量为类别变量时，有面板logit模型，又可分为二分类，无序多分类和有序多分类面板logit。
