1、如何用stata實現趨勢預測法
需要看你用的什麼模型，標準的OLS帶有IV的2SLS可以採用ivreg命令
ivreg y (x(內生變數)=IV(x的工回具變數）control variables) control variables
最簡單就是這樣答...
如果看復雜的可以去stata findit
2、變數加入模型進行回歸分析，如何用stata實現
在stata中有個metareg命令，好像可以對連續變數進行回歸分析。
附件中是一篇pdf文檔，主要介回紹stata中關於meta分析的答命令。跟大家分享一下。
裡面在提到metareg命令時，列舉了以下三個列子：
1：metareg
logor
covariate1
covariate2,
wsse(selogor)
2:
metareg
logor
r,wsvar(vlor)
bs(eb)noit
3:
metareg
meandiff
qual
avchol,
wsse(sediff)bs(ml)tol(5)l(90)
3、請教可以用STATA做面板數據的SEM模型嗎
?
4、stata sem怎麼把命令變成圖
g
5、用stata做SEM結構方程，如何看擬合優度系數如GFI，AGFI等系數？
最好是大於0.9,甚至於大於0.95,這些擬合指標的臨界值都是通過大量的數據模擬得到的,也就是說如果達不到這些指標,模型很可能就是誤設模型,不過我也有看到一篇數據模擬的論文里提到當樣本量小於500的時候,srmr是最合適的指標,如果小於0.05,可以肯定模型正確,若大於0.08,可以肯定是誤設的（適用於數據正態時,偏態時大於0.11認為模型誤設）,而其他的擬合指標表現不穩定,那這個時候主要參考srmr就可以,其他的指標過得去就行,如果樣本量大於1000,NNFI,CFI,IFI這些指標比較合適,0.95以上可以認為模型正確,0.85以下可以斷定模型錯誤（適用於數據偏態時,正態時0.95以下即認為誤設）
你自己根據自己的的數據情況看吧,對於你提到的指標,我相信90%的文獻都說是0.9以上為標準的,這個經驗值還是很可信的,如果你不是正在寫論文,那完全可以接受這個結果,如果你一定想要結果好,那就要麼好好處理處理數據,重新做一下結構方程的分析,要麼就找到相關的文獻支持,以表明你用0.9以下的指標數值是合理的
如果是論文答辯或者發論文,只是0.8過一些那很可能要被答辯老師或者審稿人質疑的,接近0.9應該還勉強可以