stata实用教程

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讲座主题：因果推断: 内生性问题与工具变量法 讲座时间：5月19日15:00-16:00 讲座概述：因果推断模型与方法是现代社会科学研究者利用计量模型发表高水平实证论文的核心利器。其中，工具变量法则举足轻重，是计量研究中无法避开的挑战之一。此专题就内生性问题与解决路径、工具变量选择的方法及分类、工具变量的检验及工具变量回归模型（2SLS+GMM）等进行专题讨论，探讨工具变量法的基本思想、原理、模型、方法及适用范围，并以真实数据为演示案例，分享因果推断的思辨、工具变量回归模型的构建、应用及结果解读的路径，为发表高水平的实证研究论文奠定基础。

Frequentist confidence intervals do not have straightforward probabilistic interpretations as do Bayesian credible intervals. For example, the interpretation of a 95% confidence interval is that if we repeat the same experiment many times and compute confidence intervals for each experiment, then 95% of those intervals will contain the true value of the parameter. For any given confidence interval, the probability that the true value is in that interval is either zero or one, and we do not know which. We may only infer that any given confidence interval provides a plausible range for the true value of the parameter. A 95% Bayesian credible interval, on the other hand, provides a range for a parameter such that the probability that the parameter lies in that range is 95%.

Nonparametric series regression Stata 16's new npregress series command fits nonparametric series regressions that approximate the mean of the dependent variable using polynomials, B-splines, or splines of the covariates. This means that you do not need to specify any predetermined functional form. You specify only which covariates you wish to include in your model. For instance, type . npregress series wineoutput rainfall temperature i.irrigation Instead of reporting coefficients, npregress series reports effects, meaning average marginal effects for continuous variables and contrasts for categorical variables. The results might be that the average marginal effect of rainfall is 1 and the contrast for irrigation is 2.
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