調査データを使用し、Stata で内因性治療効果のある etregress を使用すると、診断の数と見積もり後の部品が使用できなくなります。
svy: etregress logwage i.race gender, treat(training = i.education gender)
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| Linearized
| Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------------------------+----------------------------------------------------------------
logwage |
race |
African American | .3891554 .0031105 12.20 0.000 .2000000 .8474752
Asian American | .1487310 .0002843 04.11 0.000 .027113 .8765290
|
gender |
female | -.0230411 .010445 -6.85 0.000 -.115341 -.0107295
|
1.training | .3703371 .0451778 10.61 0.000 .2018037 .4186134
---------------------------------+----------------------------------------------------------------
training |
i.education |
Highschool | -.0715731 .0490565 1.28 0.098 -.1106579 .1291781
College | .1271380 .0401052 3.95 0.003 .0329516 .2107563
Grad School | .8522143 .0085337 8.99 0.000 .8271381 .9573284
|
gender |
female | .0127444 .0100058 5.33 0.041 .0100558 .0866312
_cons | -1.260083 .0327235 -26.12 0.000 -1.531405 -1.098524
---------------------------------+----------------------------------------------------------------
/athrho | .0051552 .031410 0.17 0.827 -.0722533 .0810246
/lnsigma | -1.872551 .0166818 -73.50 0.000 -1.928624 -1.278064
---------------------------------+----------------------------------------------------------------
rho | .0084120 .0421116 -.0649947 .0888529
sigma | .4000831 .0038170 .1925127 .5067780
lambda | .0012673 .0226365 -.0324029
このモデルがある場合、次のような線形モデルに関連する単純な仮定があります。線形性または独立性の仮定をチェックし、等分散性、正規性、または適合度の診断では出力が得られません。
残差対予測値のプロットは可能でしたrvfplotが、これによりエラーが発生します。
最後の見積もりが見つかりません
試しestat gofてみると
無効なサブコマンド gof
と同じestat hettest
help etregress postestimation
Stata の回帰または対数線形モデルで通常見られるモデル仮定検定または適合度検定については説明しません。
を試してみると、predict residualまたはpredict rstudent何も報告されず、プロットが再び不可能になります。
他の人から提供された参照を使用して、問題の再現可能な例を提供できます。
webuse nhanes2f, clear
qui svyset psuid [pweight=finalwgt], strata(stratid)
qui svy: etregress loglead i.female i.diabetes, treat(diabetes = weight age height i.female) // coefl
nlcom pct_eff:(100*(exp(_b[loglead:1.female])-1))
ここでも、対数変換された従属変数と処理コンポーネントで etregress が使用されます。上記のようにこのモデルに従って、仮定と適合度をどのように確認しますか?