1、如何用stata实现趋势预测法
需要看你用的什么模型，标准的OLS带有IV的2SLS可以采用ivreg命令
ivreg y (x(内生变量)=IV(x的工回具变量）control variables) control variables
最简单就是这样答...
如果看复杂的可以去stata findit
2、变量加入模型进行回归分析，如何用stata实现
在stata中有个metareg命令，好像可以对连续变量进行回归分析。
附件中是一篇pdf文档，主要介回绍stata中关于meta分析的答命令。跟大家分享一下。
里面在提到metareg命令时，列举了以下三个列子：
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、请教可以用STATA做面板数据的SEM模型吗
?
4、stata sem怎么把命令变成图
g
5、用stata做SEM结构方程，如何看拟合优度系数如GFI，AGFI等系数？
最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一篇数据模拟的论文里提到当样本量小于500的时候,srmr是最合适的指标,如果小于0.05,可以肯定模型正确,若大于0.08,可以肯定是误设的（适用于数据正态时,偏态时大于0.11认为模型误设）,而其他的拟合指标表现不稳定,那这个时候主要参考srmr就可以,其他的指标过得去就行,如果样本量大于1000,NNFI,CFI,IFI这些指标比较合适,0.95以上可以认为模型正确,0.85以下可以断定模型错误（适用于数据偏态时,正态时0.95以下即认为误设）
你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的
如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以