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stata迴歸指令的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
stata迴歸指令的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦彭昭英,唐麗英寫的 SAS 1-2-3(九版) 和張紹勳的 機器學習(Lasso推論模型)：使用Stata、Python分析都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Panel-data迴歸模型: Stata在廣義時間序列的應用也說明：以上多層次模型、離散分配型依變數之迴歸,請見作者《Stata 與高等統計分析》一書。五、「靜態 vs.動態」模型 Stata 動態(dynamic) panel 模型之指令迴歸如下: Stata ...
這兩本書分別來自儒林 和五南所出版 。
國立政治大學 財政學系 陳國樑所指導 林妏蓁的 我國投資與生產力及薪資之關聯 （2015），提出stata迴歸指令關鍵因素是什麼，來自於薪資、勞動生產力、固定資產投資、研究發展投資。
最後網站用Stata做簡單線性迴歸 - 昊青則補充：Stata 原廠影片教學: 用Stata做簡單線性迴歸(Simple Linear Regression)
SAS 1-2-3(九版)
為了解決stata迴歸指令 的問題，作者彭昭英,唐麗英 這樣論述：
本書有系統的學習SAS統計套裝軟體，由淺入深漸進式學習，進而熟練SAS操作，本書特色如下： SAS程式指令及各項軟體操作之技巧均以例題示範，對分析結果亦詳盡的解說。 每章之後均附有選擇題與練習題及其解答，以便讀者自我測試對該內容了解的程度。 本書所舉之範例，選擇題或練習題均根據作者多年來教學與顧問之經驗而擬定的，因此非常適合列為大專院校 《SAS統計分析系統》或者《統計學實習》課程之教材，本書亦可為《統計學》、《工程統計學》、《實驗設計》、 《迴歸分析》等課程的參考書籍，更是統計分析者不可多得的自學書籍。
我國投資與生產力及薪資之關聯
為了解決stata迴歸指令 的問題，作者林妏蓁 這樣論述：
近年來，不論是個體資料的實質薪資或是總體資料的受雇人員報酬占國內生產毛額的比重，我國勞工所拿到的報酬皆呈現下降或成長停滯趨勢。文獻上對於薪資成長停滯的討論包括探討勞動需求面變動的經濟全球化的發展、產業結構之調整、勞動供給面變動的教育政策失靈以及制度面的影響，探究其背後原因，其實都與投資決策息息相關。從總體統計資料可以得到投資與薪資之關聯，本研究進一步採用企業個體資料，為投資能夠提升勞動生產力以及薪資的論點提供個體理論基礎 (micro-foundation)。本文研究方法除了採用常見的普通最小平方法 (Ordinary least squares, OLS)、固定效果 (fixed effe
ct) 與隨機效果 (random effect) 等估計方式外，為了處理內生性問題，也會進一步使用一般動差法 (Generalized method of moment, GMM) 來進行估計。本研究採用台灣經濟新報資料庫 (Taiwan Economic Journal, TEJ)，2002到2014年的企業財報資料。被解釋變數有三，一為衡量勞動生產力的銷貨收入淨額，其次為薪資所得，最後為雇主所有為了雇用勞工而付出的成本，稱為勞動總所得。主要解釋變數為衡量實體投資的固定資產購置以及研究發展費用的投入，其他解釋變數則包括員工平均年資、員工平均年齡以及員工流動率。實證結果發現，固定資產投資以及
研究發展投資對於勞動生產力、薪資所得以及勞動總報酬三者都有正向顯著的影響。固定資產投資對於薪資的影響程度約為對勞動生產力的三到五成，顯示薪資成長與勞動生產力成長間存在著落差，薪資並未能完全反映勞動生產力。而研究發展投資對於薪資及勞動生產力的影響同樣存在差距，但差距較小，研究發展投資所提升的勞動生產力幅度與薪資水準幅度大約相同。
機器學習(Lasso推論模型)：使用Stata、Python分析
為了解決stata迴歸指令 的問題，作者張紹勳 這樣論述：
你絕對不能錯過的機器學習工具書！ ※揭開機器學習的神祕面紗，深入了解機器學習。 ※理論與實務兼具，詳細解說機器學習理論，搭配使用Python與Stata實作，架構完整。 ※內容與時俱進，理解當今機器學習的最新模型與技術。 ※隨書附贈範例資料檔光碟 近年來，科技產業迅速發展，新技術不斷出現，人工智慧、機器學習、大數據、資料科學成為炙手可熱的話題。各個領域紛紛投入人工智慧與機器學習的研究及應用，但究竟什麼是人工智慧？機器學習又是什麼？ 機器學習是人工智慧應用最成熟的領域。本書首先解說機器學習與人工智慧、統計學的關係，給予讀者完整的知識輪廓，接著深
入探討機器學習的理論模型，例如：Lasso迴歸、梯度下降法、深度學習、隨機森林，同時輔以Python與Stata實作範例。本書兼具理論與實際操作，是給想深入研究機器學習與人工智慧的你，最適合的一本工具書。