大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Stata 中 Sergio Corriea 的 ppmlhdfe 命令的负二项式替代，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我正在与一位同事使用美国人口普查（2015-2019 年 ACS 5 年估计）中的个人层面微观数据撰写论文。我们在控制各种协变量的同时预测个人的工资。协变量之一是个体居住的州美洲狮。这成为一个问题，因为全国有超过 2,000 只不同的州美洲狮。由于我们只对控制状态 puma 感兴趣，我们可以使用 areg 命令吸收它并且它运行得相对较快。但是，由于我们特别有兴趣报告个人工资的准确估计以支持我们的论点，因此我们不能依赖于因变量的反对数。相反，为了获得准确的估计，我们应该使用泊松回归。但是由于工资的过度分散，我们实际上需要使用负二项式回归。我们遇到了问题，因为数据集非常大（约 400 万个观测值）以及状态 puma 变量的大量类别。有时它不收敛。
我和我的同事想知道在 Stata 中是否存在与 Sergio CorrIEa 的 ppmlhdfe 命令相对应的负二项式对应项？此命令使用伪似然过程而不是最大似然来显着加快分析速度。正如我所说，我们认为我们无法将其用于我们的分析，因为我们的因变量过度分散，因此需要额外的参数来对过度分散进行充分建模。
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