Stata中的混合OLS回归

我正在为Mac使用Stata/MP13.0

我需要在一个数据集上使用Stata运行一个混合OLS回归，并拥有集群稳健方差矩阵。我知道正常回归的

回归

命令，但如何运行POLS回归

如果有人也知道一条解释POLS的好文本（在这种情况下，谷歌不是我的朋友）

当我在lnhr上回归lnwg时，我得到了以下结果（抱歉，我试图截图，但不允许使用文件格式： lnwg的系数为.0827

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有人问工资对劳动力供应的影响。我可以简单地说：一个额外的工资单位会导致工作时间增加8%。

我对汇总OLS的理解是，当你在多个时间段内观察到观察单位，但单个单位不会在不同时间段内重复观察时，这是最合适的。在这种抽样方案下，来自不同时间段的观测值汇集在一起，并对汇集的样本进行OLS

这与重复观察相同观察单位的面板（或纵向）样本不同。在这种情况下，研究者通常使用内（固定效应）或类似的估计量来清除个体中未观察到的异质性

如果研究者有充分的理由相信这种异质性不存在，她可以选择在纵向样本上使用混合OLS。这通常是不可取的。反之则不正确：如果样本是混合的，研究者不能使用标准的固定效应方法

这就是说，

regresse

命令是作业的正确工具。通常还包括一个固定时间的效果，以控制随时间变化而影响样本的更改。因此，您的命令如下所示：

reg Y X1 X2 i.timeVar, robust

您可以在

reg

之后立即使用以下命令捕获方差协方差矩阵：

matrix myVarCovar =e(V)

并使用

 matrix list myVarCovar

有关使用此矩阵的其他方法，请参见帮助矩阵

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此外，有许多帖子可能对理解合并OLS更有帮助。

非常有用的评论。这是否意味着如果我想获得默认方差矩阵和聚类稳健方差矩阵，我需要在不使用“稳健”命令的情况下回归一次，并捕获矩阵，然后再次回归，但现在使用“稳健”命令要获得集群稳健方差矩阵？集群选项和vce（稳健）选项之间的区别是什么？我的理解是，您必须运行两次回归。

robust

或

vce（稳健）

选项对异方差具有渐近稳健性。

cluster（varname）

或

vce（群集varname）

选项对异方差性很强，并允许varname内的任意关联。您可以在帮助文件中阅读更多信息：

help reg

和

help vce_选项

。您的编辑（最后两段）只是关于回归的解释，不会提出编程问题。如果基本文本没有向您明确说明，请参阅任何经济学或统计学论坛。