1,面板联立方程模型也是使用reg3命令进行估计，相当于把面板数据进行堆积后进行估计。
2,不需要使用xtset命令，直接使用reg3估计即可。如果存在内生性，也是类似于截面数据堆积的形式进行处理
3,联立方程主要是识别，而不是检验，即联立方程的阶条件和秩条件,以确定其是恰好识别，过度识别还是不可识别,在估计时，有单一方程估计和三阶段的最小二乘估计法。
4,单一方程优点是可以对每个方程进行估计，比如这时可以使用xtreg命令进行估计，但缺点是，无法使用方程间的相关性，即联立性没法进行考虑了。进行豪斯曼检验目的是进行外生性检验，这个时候，也可以根据联立方程本身变量性质进行确定。
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巴老师
2021-12-30
（1）你发的第一个图就是GTWR模型估计的结果是shp文件，不是dbf文件，不同地点的不同系数估计结果。
（2）没有找到，可能是你运行没完成。
（3）excel中的第一个是数据文件，也就是你在arcgis中进行选择的文件，这个不重要。第2个是你arcgis中设置的文件，这个文件的最下面是你输出的文件存放地址，从这里可以看到。
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小壹壹壹
2021-12-30
从提示看，hessian矩阵存在问题（1）看看是否有缺失值；（2）样本量是不是太小。
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巴老师
2021-12-30
两者都可以用来衡量非线性，区别在于，门槛模型主要衡量在门槛值的左右，对被解释变量的影响不同，但确定了区域后，对被解释变量的边际影响是固定的。而平方项则说明对被解释变量的边际影响是随着平方项系数×该解释变量，而变化的。
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巴老师
2021-12-30
输出结果在对应数据的所在文件夹，如果是例子数据就是在D:\Stata16\ado\personal\SP_stata_2020_new\C11_GTWR\data 。会生成2类文件，一类是xslx文件，是估计结果的一些统计量。一类是dbf文件，这个是地理加权回归的不同系数，需要用arcgis软件打开查阅。
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小壹壹壹
2021-12-30
1,面板门槛模型是非线性，适用于有些自变量对因变量的影响在某些临界值左右是不同的。
二值模型，主要是被解释变量是0-1变量，比如是否参加stata培训这样的因变量。
分位数模型，适用于因变量的分布比较离散，尤其是尾部的影响因素与均值回归的影响因素差异比较大的情况
2,
加入平方项，也是考虑非线性的因素。
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巴老师
2021-12-30
这个需要取决于你的数据和主题，方法上，如果是线性关系，可以考虑静态面板数据模型或动态面板数据模型，如果是非线性也可以考虑门槛面板数据模型。多读文献，看看相关文献中采用什么方法，选用什么数据，你根据你的主题，做创新。
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巴老师
2021-12-30
小样本可以用，但说服力比较低，建议有可能的话，多增加些
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巴老师
2021-12-30
