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Stata 快速入门1、Stata的窗口•在最上方有一排菜单，即“File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。
•左上“Review”（历史窗口）：此窗口记录着自启动Stata以来执行过的命令。
•右上“Variables”（变量窗口）：此窗口记录着目前Stata内存中的所有变量。
•正上方“Results”（结果窗口）：此窗口显示执行Stata命令后的输出结果。
•正下方“Command”（命令窗口）：在此窗口输入想要执行的Stata命令。
2、将数据导入Stata•打开Stata软件后，点击Data Editor(Edit)图标（也可以点击菜单“Window”→“Data Editor”），即可打开一个类似Excel的空白表格。
•用Excel打开文件“nerlove.xls”，复制文件中的所有数据，并粘贴到Data Editor 中。
•导入数据的另一方法是，点击菜单“File”→“Import”，然后导入各种格式的数据。
但这种方法有时不如直接从Excel表中粘贴数据来得方便直观。
3、变量窗口•关闭Data Editor后，即会看到右上方的“Variables”窗口出现了5个变量：•分别为tc（total cost，总成本），q（total output, 总产量），pl（price of labor，小时工资率），pf（price of fuel，燃料价格），与pk（user cost of capital，资本的租赁价格。
4、存为dta数据文件•此时，可以点击Save图标（也可以点击菜单“File”→“Save”），将数据存为Stata格式的文件（扩展名为dta），比如nerlove.dta。
•以后就可以用Stata直接打开这个数据集了（不需要再从Excel表中粘贴过来）。
5、打开dta数据文件打开的方式有三种：1.点击Open图标（也可以点击菜单“File”→“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位置。
STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。
本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。
1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。
不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。
它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。
1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。
它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。
1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。
这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。
第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。
2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。
用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。
这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。
stata教程Stata 是一种广泛应用于统计分析的软件，拥有强大的数据处理和建模能力。
本教程将介绍 Stata 的一些基础操作和常用命令，帮助您快速上手使用该软件。
1. 安装和启动 Stata在开始使用Stata 之前，您需要先安装该软件。
安装完成后，双击图标启动 Stata。
2. 导入数据使用 Stata 进行统计分析的第一步是导入数据。
可以通过命令 `use` 来加载已有的 Stata 数据集，或者使用 `import` 命令导入其它格式的数据文件。
3. 数据处理Stata 提供了许多数据处理的命令，比如 `drop` 可以删除某些变量或观察值，`rename` 可以修改变量名，`generate` 可以创建新变量等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据的基本概况进行分析，可以使用命令`summarize` 来获取平均值、标准差等统计量，使用 `tabulate`命令生成频数表，还可以通过 `graph` 命令绘制直方图或散点图等图形。
5. 假设检验假设检验用于验证某个统计假设是否成立。
Stata 提供了多种假设检验的命令，比如 `ttest` 可以进行单样本或独立样本 t 检验，`anova` 可以进行方差分析等。
6. 回归分析回归分析是一种常用的建模方法，可以用于研究变量之间的关系。
在Stata 中，可以使用`regress` 命令进行简单线性回归，使用 `logit` 命令进行逻辑回归等。
7. 图形输出Stata 可以生成各种类型的图形输出，比如线图、散点图、柱状图等。
可以使用`graph export` 命令将图形导出为图片文件，方便在报告中使用。
8. 编写批处理脚本如果需要重复执行一组命令，可以将这些命令写入批处理脚本。
Stata 支持编写批处理脚本来自动化数据处理和分析的过程。
以上是关于 Stata 的基础教程，希望能帮助您快速入门并熟练使用该软件进行数据分析。
更多高级功能和命令，请参考Stata 官方文档或相关教程。
STATA介绍和使用入门一、STATA的特点1.可靠性和稳定性：STATA是一个为数据分析和统计建模设计的软件，具有高度可靠性和稳定性，能够处理大规模的数据集，保证数据的准确性和一致性。
2.丰富的统计工具：STATA提供了丰富的统计工具，包括描述性统计、回归分析、方差分析、生存分析、面板数据分析等，涵盖了多种统计方法和模型，可以满足不同类型的数据分析需求。
3.强大的数据处理功能：STATA具有强大的数据处理功能，可以进行数据清洗、数据转换、数据合并等操作，同时也支持各种数据格式的导入和导出，方便与其他软件进行数据交互。
4.灵活的编程能力：STATA支持使用命令行进行数据操作和分析，同时也支持编写自定义的程序和脚本，可以灵活地扩展和自动化统计分析的过程。
二、STATA的安装和启动2.启动：完成安装后，可以通过找到安装目录下的STATA图标，双击打开软件。
启动后，会出现一个命令行窗口和一个结果窗口，我们可以在命令行窗口中输入命令进行数据操作和分析，结果会在结果窗口中显示。
三、STATA的基本操作1. 导入数据：使用命令"import"或者"insheet"可以将外部数据文件导入到STATA中进行分析。
例如，使用命令"import excel"可以导入Excel文件，命令"insheet"可以导入文本文件。
2. 数据查看：使用命令"browse"可以查看当前STATA中的数据集，可以浏览数据表格，观察数据的格式和内容。
3. 数据清洗：使用命令"drop"可以删除一些变量或者观测，使用命令"rename"可以修改变量名，使用命令"gen"可以根据已有变量生成新的变量，使用命令"replace"可以替换变量值，等等。
4. 描述性统计：使用命令"summarize"可以计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等描述统计量，使用命令"tabulate"可以生成变量的频数表和交叉表，使用命令"graph"可以绘制直方图、散点图、折线图等图形。
stata基础命令Stata基础命令Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业分析领域。
本文将介绍Stata的一些基础命令，帮助读者快速掌握Stata的使用方法。
1. 数据导入与查看命令在Stata中，可以使用"import"命令将外部数据导入到Stata的工作环境中。
例如，可以使用"import excel"命令导入Excel表格中的数据，或使用"import delimited"命令导入以逗号分隔的文本文件。
导入数据后，可以使用"browse"命令查看数据集的内容，或使用"describe"命令查看数据集的结构信息。
2. 数据清洗与变量处理命令在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和变量处理。
Stata 提供了一系列命令来完成这些任务。
例如，可以使用"drop"命令删除不需要的变量或观察值，使用"rename"命令修改变量名，使用"generate"命令创建新的变量，使用"recode"命令对变量进行重新编码等。
3. 描述性统计与绘图命令Stata提供了各种命令来计算和展示数据的描述性统计信息。
例如，可以使用"summarize"命令计算变量的均值、标准差和分位数等统计量，使用"tabulate"命令生成变量的频数表，使用"histogram"命令绘制变量的直方图，使用"scatter"命令绘制两个变量的散点图等。
4. 统计模型与假设检验命令在Stata中，可以使用各种命令来拟合统计模型和进行假设检验。
例如，可以使用"regress"命令拟合线性回归模型，使用"logit"命令拟合二元Logistic回归模型，使用"anova"命令进行方差分析，使用"ttest"命令进行两样本t检验等。
教你快速上手使用Stata进行数据处理和分析快速上手使用Stata进行数据处理和分析第一章：Stata软件的介绍和安装Stata是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个学科领域的数据处理和分析工作中。
它提供了强大的数据管理、数据处理和数据分析功能，能够帮助用户高效地完成各种统计任务。
1.1 Stata软件的特点和应用领域Stata具有易于使用的界面、丰富的数据处理和分析功能，可以满足不同用户对数据分析的需求。
它被广泛应用于社会科学、经济学、医学、生物学等领域的数据处理和分析工作中。
1.2 Stata软件的安装和系统要求Stata软件的安装非常简单，只需按照安装向导进行操作即可。
同时，为了保证软件的正常运行，用户需要满足一定的系统要求，比如合适的操作系统版本、足够的内存和硬盘空间等。
第二章：Stata基本命令和语法在使用Stata进行数据处理和分析之前，我们需要了解一些基本的命令和语法。
下面是一些常用的命令和语法：2.1 数据导入和导出命令Stata可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等，通过命令"import"和"export"可以实现数据的导入和导出。
2.2 数据的描述性统计和图表命令Stata提供了丰富的命令来计算和展示数据的描述性统计信息，比如平均值、标准差、频数等。
通过命令"summarize"和"graph"可以生成相应的统计表和图表。
2.3 数据的清洗和转换命令在实际的数据处理中，我们经常需要对数据进行清洗和转换。
Stata提供了一系列的命令来处理缺失值、异常值、重复值等问题，比如命令"drop"和"replace"等。
第三章：Stata高级数据处理和分析技巧除了基本的命令和语法，Stata还提供了一些高级的数据处理和分析技巧，可以帮助用户更加高效地完成工作。
Stata操作讲义第一讲Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
stata操作指南计量经济学stata操作（实验课）第一章stata基本知识1、stata窗口介绍2、基本操作（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter （2）数据导入（3）打开文件：use E:\example.dta,clear（4）日期数据导入：gen newvar=date(varname, “ymd”)format newvar %td 年度数据gen newvar=monthly(varname, “ym”)format newvar %tm 月度数据gen newvar=quarterly(varname, “yq”)format newvar %tq 季度数据（5）变量标签Label variable tc ` “total output” ’（6）审视数据describelist x1 x2list x1 x2 in 1/5list x1 x2 if q>=1000drop if q>=1000keep if q>=1000（6）考察变量的统计特征summarize x1su x1 if q>=10000su q,detailsutabulate x1correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6（7）画图histogram x1, width(1000) frequency kdensity x1scatter x1 x2twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2) twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2) （8）生成新变量gen lnx1=log(x1)gen q2=q^2gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2gen larg=(x1>=10000)rename larg largeg large=(q>=6000)replace large=(q>=6000)drop ln*（8）计算功能display log(2)（9）线性回归分析regress y1 x1 x2 x3 x4vce #显示估计系数的协方差矩阵reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000reg y1 x1 x2 x3 x4 if largereg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～large predict yhatpredict e1,residualdisplay 1/_b[x1]test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验test x1 x2 #系数显著性的联合检验testnl _b[x1]= _b[x2]^2（10）约束回归constraint def 1 x1+x2+x3=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1)cons def 2 x4=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)（11）stata的日志File-log-begin-输入文件名log off 暂时关闭log on 恢复使用log close 彻底退出（12）stata命令库更新Update allhelp command第二章有关大样本ols的stata命令及实例（1）ols估计的稳健标准差reg y x1 x2 x3,robust（2）实例use example.dta,clearreg y1 x1 x2 x3 x4test x1=1reg y1 x1 x2 x3 x4,rtestnl _b[x1]=_b[x2]^2第三章最大似然估计法的stata命令及实例（1）最大似然估计help ml（2）LR检验lrtest #对面板数据中的异方差进行检验（3）正态分布检验sysuse auto #调用系统数据集auto.dtahist mpg,normalkdensity mpg,normalqnorm mpg*手工计算JB统计量sum mpg,detaildi (r(N)/6)*((r(skewness)^2)+[(1/4)*(r(kurtosis)-3)^2]) di chi2tail(自由度，上一步计算值)*下载非官方程序ssc install jb6jb6 mpg*正态分布的三个检验sktest mpgswilk mpgsfrancia mpg*取对数后再检验gen lnmpg=log(mpg)kdensity lnmpg, normaljb6 lnmpgsktest lnmpg第四章处理异方差的stata命令及实例（1）画残差图rvfplotrvfplot varname*例题use example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4rvfplot # 与拟合值的散点图rvfplot x1 # 画残差与解释变量的散点图（2）怀特检验estat imtest,white*下载非官方软件ssc install whitetst（3）BP检验estat hettest #默认设置为使用拟合值estat hettest,rhs #使用方程右边的解释变量estat hettest [varlist] #指定使用某些解释变量estat hettest,iidestat hettest,rhs iidestat hettest [varlist],iid（4）WLSreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/var]*例题quietly reg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2gen lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fgen e2f=exp(lne2f)reg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]（5）stata命令的批处理（写程序）Window-do-file editor-new do-file#WLS for examplelog using E:\wls_example.smcl,replaceset more offuse E:\example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2g lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fg e2f=exp(lne2f)*wls regressionreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]log closeexit第五章处理自相关的stata命令及实例（1）滞后算子/差分算子tsset yearl.l2.D.D2.LD.（2）画残差图scatter e1 l.e1ac e1pac e1（3）BG检验estat bgodfrey（默认p=1）estat bgodfrey,lags(p)estat bgodfrey,nomiss0（使用不添加0的BG检验）（4）Ljung-Box Q检验reg y x1 x2 x3 x4predict e1,residwntestq e1wntestq e1,lags(p)* wntestq指的是“white noise test Q”，因为白噪声没有自相关（5）DW检验做完OLS回归后，使用estat dwatson（6）HAC稳健标准差newey y x1 x2 x3 x4,lag(p)reg y x1 x2 x3 x4,cluster(varname)（7）处理一阶自相关的FGLSprais y x1 x2 x3 x4 （使用默认的PW估计方法）prais y x1 x2 x3 x4,corc （使用CO估计法）（8）实例use icecream.dta, cleartsset timegraph twoway connect consumption temp100 time, msymbol(circle) msymbol(triangle) reg consumption temp price incomepredict e1, resg e2=l.e1twoway (scatter e1 e2) (lfit e1 e2)ac e1pac e1estat bgodfreywntestq e1estat dwatsonnewey consumption temp price income, lag (3)prais consumption temp price income, corcprais consumption temp price income, nologreg consumption temp l.temp price incomeestat bgodfreyestat dwatson第六章模型设定与数据问题（1）解释变量的选择reg y x1 x2 x3estat ic*例题use icecream.dta, clearreg consumption temp price incomeestat icreg consumption temp l.temp price incomeestat ic（2）对函数形式的检验（reset检验）reg y x1 x2 x3estat ovtest （使用被解释变量的2、3、4次方作为非线性项）estat ovtest, rhs （使用解释变量的幂作为非线性项，ovtest-omitted variable test）*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat ovtestg lnq2=lnq^2reg lntc lnq lnq2 lnpl lnpk lnpfestat ovtest（3）多重共线性estat vif*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat vif（4）极端数据reg y x1 x2 x3predict lev, leverage （列出所有解释变量的lev值）gsort –levsum levlist lev in 1/3*例题use nerlove.dta, clearquietly reg lntc lnq lnpl lnpk lnpfpredict lev, leveragesum levgsort –levlist lev in 1/3（5）虚拟变量gen d=(year>=1978)tabulate province, generate (pr)reg y x1 x2 x3 pr2-pr30（6）经济结构变动的检验方法1：use consumption_china.dta, cleargraph twoway connect c y year, msymbol(circle) msymbol(triangle)reg c yreg c y if year<1992reg c y if year>=1992计算F统计量方法2：gen d=(year>1991)gen yd=y*dreg c y d ydtest d yd第七章工具变量法的stata命令及实例（1）2SLS的stata命令ivregress 2sls depvar [varlist1] (varlist2=instlist)如：ivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)ivregress 2sls y x1 (x2 x3=z1 z2 z3 z4) ,r firstestat firststage,all forcenonrobust （检验弱工具变量的命令）ivregress liml depvar [varlist 1] (varlist2=instlist)estat overid （过度识别检验的命令）*对解释变量内生性的检验（hausman test），缺点：不适合于异方差的情形reg y x1 x2estimates store olsivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamore*DWH检验estat endogenous*GMM的过度识别检验ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2) （两步GMM）ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2),igmm （迭代GMM）estat overid*使用异方差自相关稳健的标准差GMM命令ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2), vce (hac nwest[#])（2）实例use grilic.dta,clearsumcorr iq sreg lw s expr tenure rns smsa,rreg lw s iq expr tenure rns smsa,rivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww mrt age),restat overidivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r first estat overidestat firststage, all forcenonrobust （检验工具变量与内生变量的相关性）ivregress liml lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r *内生解释变量检验quietly reg lw s iq expr tenure rns smsaestimates store olsquietly ivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww) estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamoreestat endogenous （存在异方差的情形）*存在异方差情形下，GMM比2sls更有效率ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estat overidivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmm*将各种估计方法的结果存储在一张表中quietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store gmmquietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmmestimates store igmmestimates table gmm igmm第八章短面板的stata命令及实例（1）面板数据的设定xtset panelvar timevarencode country,gen(cntry) （将字符型变量转化为数字型变量）xtdesxtsumxttab varnamextline varname,overlay*实例use traffic.dta,clearxtset state yearxtdesxtsum fatal beertax unrate state yearxtline fatal（2）混合回归reg y x1 x2 x3,vce(cluster id)如：reg fatal beertax unrate perinck,vce(cluster state)estimates store ols对比：reg fatal beertax unrate perinck（3）固定效应xtreg y x1 x2 x3,fe vce(cluster id)xi:reg y x1 x2 x3 i.id,vce(cluster id) （LSDV法）xtserial y x1 x2 x3,output （一阶差分法，同时报告面板一阶自相关）estimates store FD*双向固定效应模型tab year, gen (year)xtreg fatal beertax unrate perinck year2-year7, fe vce (cluster state)estimates store FE_TWtest year2 year3 year4 year5 year6 year7（4）随机效应xtreg y x1 x2 x3,re vce(cluster id) （随机效应FGLS）xtreg y x1 x2 x3,mle （随机效应MLE）xttest0 （在执行命令xtreg, re 后执行，进行LM检验）（5）组间估计量xtreg y x1 x2 x3,be（6）固定效应还是随机效应：hausman testxtreg y x1 x2 x3,feestimates store fextreg y x1 x2 x3,reestimates store rehausman fe re,constant sigmamore （若使用了vce(cluster id)，则无法直接使用该命令，解决办法详见P163）estimates table ols fe_robust fe_tw re be, b se （将主要回归结果列表比较）第九章长面板与动态面板（1）仅解决组内自相关的FGLSxtpcse y x1 x2 x3 ,corr(ar1) （具有共同的自相关系数）xtpcse y x1 x2 x3 ,corr(psar1) （允许每个面板个体有自身的相关系数）例题：use mus08cigar.dta,cleartab state,gen(state)gen t=year-62reg lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,vce(cluster state)estimates store OLSxtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数相同)estimates store AR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(psar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数不相同)estimates store PSAR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, hetonly (仅考虑不同个体扰动性存在异方差，忽略自相关)estimates store HETONL Yestimates table OLS AR1 PSAR1 HETONL Y, b se（2）同时处理组内自相关与组间同期相关的FGLSxtgls y x1 x2 x3,panels (option/iid/het/cor) corr(option/ar1/psar1) igls注：执行上述xtpcse、xtgls命令时，如果没有个体虚拟变量，则为随机效应模型；如果加上个体虚拟变量，则为固定效应模型。
