xsmle做回歸報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)問有什么解決辦法嗎？矩陣行標(biāo)準(zhǔn)化了

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關(guān)鍵詞：解決辦法 標(biāo)準(zhǔn)化 SML MLE

當(dāng)使用xsmle命令進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果你在進(jìn)行回歸前對(duì)矩陣進(jìn)行了行標(biāo)準(zhǔn)化，可能會(huì)導(dǎo)致報(bào)錯(cuò)。這是因?yàn)閤smle命令要求輸入的數(shù)據(jù)矩陣是非標(biāo)準(zhǔn)化的。在使用xsmle命令之前，將數(shù)據(jù)矩陣恢復(fù)為非標(biāo)準(zhǔn)化狀態(tài)。你可以使用Stata的命令對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反標(biāo)準(zhǔn)化，或者在進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化之前備份原始數(shù)據(jù)，以便在需要時(shí)進(jìn)行恢復(fù)。
以下是一個(gè)示例，展示了如何使用Stata命令進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化和反標(biāo)準(zhǔn)化：
1. 行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：
   ```
   egen mean_var = mean(var)
   egen sd_var = sd(var)
   gen var_std = (var - mean_var) / sd_var
   ```
2. 進(jìn)行回歸分析：
   ```
   xsmle dependent_var var_std, options
   ```
3. 反標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果：
   ```
   gen var_unstd = var_std * sd_var + mean_var
   ```
以上示例僅為演示如何進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化和反標(biāo)準(zhǔn)化，具體的命令和變量名根據(jù)你的數(shù)據(jù)和研究問題進(jìn)行調(diào)整。

樓上是真的666。你定義權(quán)重矩陣的命令用錯(cuò)了，請(qǐng)使用spmat

樓上是真的666。你定義權(quán)重矩陣的命令用錯(cuò)了，請(qǐng)使用spmat

317792209 發(fā)表于 2023-10-17 19:55
樓上是真的666。你定義權(quán)重矩陣的命令用錯(cuò)了，請(qǐng)使用spmat

他這個(gè)有點(diǎn)像chatgpt回答的

哈哈，明顯嘛

請(qǐng)問樓主解決問題了么？可以回復(fù)一下嗎？

Li是誰啊 發(fā)表于 2023-10-19 12:11
請(qǐng)問樓主解決問題了么？可以回復(fù)一下嗎？

權(quán)重矩陣是從論壇上下載的，后來發(fā)現(xiàn)那個(gè)矩陣輸入錯(cuò)誤了，少了個(gè)數(shù)。補(bǔ)上后就沒問題了