reg显著但是xtreg不显著（xtreg和reg有什么区别）
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xtreg和reg有什么区别
xtreg和reg有什么区别
xtreg和reg是两个不同的回归模型，具有以下主要区别：
首先，xtreg是面板数据回归模型的命令，通常用于分析时间序列和截面数据混合的面板数据，可以同时控制个体和时间固定效应，从而提高估计的准确性和可靠性。相比之下，reg是普通最小二乘回归模型的命令，通常用于分析只有截面数据或者只有时间序列数据的情况，不能很好地控制固定效应。
其次，xtreg不仅可以进行回归分析，还可以进行固定效应模型、随机效应模型等分析，而reg只能进行回归分析。
此外，xtreg在估计时通常使用最大似然估计法，而reg则使用最小二乘法进行估计。最大似然估计法相对于最小二乘法而言，可以更好地处理面板数据中的异方差性和自相关性问题。
综上所述，xtreg相对于reg具有更多的功能和更准确的估计方法。因此，在分析面板数据时，建议使用xtreg进行回归分析。
Stata中xtreg、areg、reghdfe三种回归的区别是什么
标准误却有差异。reg和areg结果完全一致，而xtreg和reghdfe结果是一样的额，但标准误比前两者要小，t值更大，也就是说更容易显著，reg和areg结果更为保守。实际上，如果在xtreg中加入选项“dfadj”进行自由度调整，其得到的标准误就会与areg和reg一致了。
Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
统计功能
1、Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
2、数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
3、分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。
4、等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等。
5、相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
6、其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。
为什么reg与xtreg有区别
1、用reg做是混合OLS回归，而用xtreg做的是固定效应模型，两者存在着不同额。
2、隐含的原始假定是个体间不存在异质性。
3、两者间自然存在着区别额。
手动控制个体固定效应reg y x i.year i.id 和命令计算xtreg y x i.year, fe没有任何区别。
扩展资料：
固定效应模型的应用前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致性检验差异无显著性。因此固定效应模型适用于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。
固定效应模型可分为三类：
（1）个体固定效应模型：个体固定效应模型是对于不同的时间序列（个体）只有截距项不同的模型。
（2）时点固定效应模型：时点固定效应模型就是对于不同的截面（时点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时点固定效应摸型。
（3）时点个体固定效应模型：时点个体固定效应模型就是对于不同的截面（时点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著不相同，那么应该建立时点个体固定效应模型。
xi:reg控制个体了吗
固定个体了。
xtreg,fe固定个体效应，xi:reg已经是固定个体了，没必要再加i.个体了。
reg是混合ols回归，加个体虚拟变量后完全等价于xtreg，fe，reg和xtreg本质全都是ols，xtreg的组内差分法只是一种数学简化，本质从未改变。xtreg多用于面板回归。
reg和xtreg的拟合优度不一样
xtreg只能用于面板数据，而reg是用于时间序列数据！而且两者得出的方程也不一样。
xtreg是用于面板数据，但是reg执行的是OLS回归，OLS多用在截面数据，而不是时间序列。把OLS用在面板数据上也可以出结果，只不过是把面板当截面数据处理了。
虽然 xtreg 与 reg 后面都加相同的 robust，但其实他们计算的东西是不一样的。xtreg 之 robust 其实是计算 cluster(id)，而 reg 之 robust 则是一般的异方差修正。
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