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关于TSLS是什么意思 的知识大家了解吗？以下就是小编整理的关于TSLS是什么意思 的介绍，希望可以给到大家一些参考，一起来了解下吧！
今天，让我们与你分享关于TSLS是什么意思的问题。以下是边肖对这个问题的总结。让我们来看看。
我，求上帝看看这个stata的结果图。更好能详细分析一下。谢谢
global xvars educ exper exper2 tenure tenure2 east married意思是将后面的变量educ exper exper2 tenure tenure2 east married全部赋值到global macro variable命名为： xvars
describe lnwage lnbmi* $xvars
意思是描述变量lnwage lnbmi* $xvars
其中lnbmi*将*部分省略，也就是描述全部lnbmi打头的变量（你数据里面就是lnbmi, lmbmi_dad, lnbmi_mom）
其中用$符号调用global macro variable xvars（也就是educ exper exper2 tenure tenure2 east married）
描述的table里面有variable name, storage type, display format, value label, varible label
variable name是数据名
storage type数据类型: float指numeric的数字型变量
display format显示格式
value label数值备注标签
varible label变量备注标签
quietly reg lnwage lmbmi $xvars
是安静的做regression，其中被解释变量是lnwage，解释变量是lnwage后面的一串
estimate store ols
意思是把估计系数存起来命名为：ols
quietly ivreg 2sls lnwage (lnbmi=lnbmi_dad lmbmi_mom) $xvars
是用2-stage least square估计IV regression，其中被解释变量是lnwage，解释变量是lnwage后面那一串，括号里面的意思是
指在run 2nd stage regression 前先run 1st stage regression, 其中1st stage regression就是括号里面的lnbmi=lnbmi_dad lmbmi_mom。
estimates store tsls
意思是把估计系数存起来命名为：tsls
predict u_aux1, resid
意思是把上面刚估计的ivreg的residual 存起来命名为： u_aux1
quietly reg lnbmi $xvars lnbim_dad lnbim_mom
意思是安静的做回归，被解释变量是：lnbmi，解释变量是后面那一串
estimates store aux1
意思是把估计系数存起来命名为：aux1
predict u_aux1, resid
意思是把上面刚估计的reg的residual 存起来命名为： u_aux1
testparm lnbmi_dad lnbim_mon
意思是做F-test其中原假设H0:lnbmi_dad=0 且 lnbim_mon=0
F(2,813) = 46.13是指F-test statistics = 46.13
Prob>F = 0.0000 是指拒绝原假设（也就是说经检验那两个变量lnbmi_dad和lnbim_mon不是都等于0）
quietly reg u_tsls $xvars lnbmi_dad lnbmi_mom
是安静的做回归，被解释变量是u_tsls，解释变量是u_tsls后面的一串
estimates store aux2
意思是把估计系数存起来命名为： aux2
estimates table ols tsls aux1 aux2, star(0.1 0.05 0.01) stats(N r2)
是指将上面的变量ols tsls aux1 aux2用table列出来
其中star(0.1 0.05 0.01)选项表示*，**，***分别对应0.1，0.05，0.01显著水平下显著的变量
stats(N r2) 选项同时列出sample size N和r2
这个表格应该数着读，之一列到第四列分别是前面存储命名为ols, tsls, aux1, aux2的系数估计值。
quietly reg lnwage lnbmi $xvars u_aux1
是安静的做回归。被解释变量是lnwage，解释变量是lnwage后面的一串
testparm u_aux1
意思是做H0:u_aux1=0的t检验
F(1,813)=4.70是检验test statisics
Prob >F = 0.0305 。因为0.0305
