从 Stata 中的 e(b) 和 e(V) 中删除省略变量的参数 未省略系数的结果非遗漏方差/协方差的结果

如何解决从 Stata 中的 e(b) 和 e(V) 中删除省略变量的参数 未省略系数的结果非遗漏方差/协方差的结果

我想从 e(b) 和 e(V) 矩阵中删除省略变量的参数（等于 0），但要以编程方式删除，因为这个小例程位于更大的程序中。您可以在 Statalist here 的交叉发布问题中查看为什么我想要这样做的完整说明。

例如，想象以下情况。

clear all
sysuse auto,replace
version 12
tempvar constant  
gen `constant' = 1
reg price mp mp `constant',nocons
matrix V = e(V)
mat li V

symmetric V[3,3]
                               o.            
                 mpg         mpg    __000000
     mpg   2817.1347
   o.mpg           0           0
__000000  -59997.356           0   1370802.5

下面你会看到我想要的输出。无论变量的名称或省略的变量数量如何，该解决方案都应该有效。

symmetric V_non_omitted[2,2]
                 mpg    __000000
     mpg   2817.1347
__000000  -59997.356   1370802.5

谢谢

解决方法

嗯……这令人惊讶地乏味。无论如何，这是一个解决方案。-

开始于：

def ipconversion4to6(ipv4_address):
    hex_number = ["{:02x}".format(int(_)) for _ in address.split(".")]
    ipv4 = "".join(hex_number)
    ipv6 = "2002:"+ipv4[:4]+":"+ipv4[4:]+"::"
    return ipv6

第一：clear all sysuse auto,replace version 12 tempvar constant gen `constant' = 1 reg price mp mp mp `constant',nocons 的解决方案。

e(b)

未省略系数的结果。

*First for e(b)
mat b = e(b)
mat li e(b)

*Extracting the full_name of the columns
local colfullnames_b: colnames b
di "`colfullnames_b'"

* Keeping only coefficients of non-omitted variables
foreach i in `colfullnames_b' {
    local first_two = substr("`i'",1,2)
    if "`first_two'" != "o."{
        local non_omitted  `non_omitted'  `i'
    }       
}

di "`non_omitted'"

*Getting the row name of the e(b) object
local rownames_b: rownames b
di "`rownames_b'"
* Getting the number of non-omitted variables 
local n_non_omitted : word count `non_omitted'
di "`n_non_omitted'"
* Getting the column equations 
local coleq: coleq b
di "`coleq'"

* setting counter for indexing purposes
local counter = 1
*generating a matrix to store the parameters
matrix b_non_omitted = J(1,`n_non_omitted',.)

foreach i in `non_omitted' {
    
    local col_var_i = colnumb(b,"`i'")
    di "`col_var_i'"
    
    matrix b_non_omitted[1,`counter']  = b[1,`col_var_i']
    local counter=`counter'+1
}


matrix colnames b_non_omitted = `non_omitted'
matrix rownames b_non_omitted = `rownames_b' 
mat li b_non_omitted

第二：mat li b #b[1,4] # o. o. # mpg mpg mpg __000000 #y1 -238.89435 0 0 11253.061 # b_non_omitted[1,2] # mpg __000000 # y1 -238.89435 11253.061 的解决方案。

e(V)

非遗漏方差/协方差的结果。

*Second for e(V)
mat V = e(V)
mat li V
matrix V_non_omitted  = J(`n_non_omitted',.)
* Here I am recoverin all the var-covar of the non-omitted variables
loc counter_i = 1
foreach i in `non_omitted' {
    loc counter_j = 1
    foreach j in `non_omitted' {
        local col_var_j = colnumb(V,"`j'")
        local row_var_i = rownumb(V,"`i'")
        di "`col_var_j'"
        matrix V_non_omitted[`counter_i',`counter_j']  = V[`row_var_i',`col_var_j']
        local counter_j = `counter_j' + 1
    }
local counter_i=`counter_i' + 1
}
*Column and row names are the same as e(b) 
matrix colnames V_non_omitted = `non_omitted'
matrix rownames V_non_omitted = `non_omitted'
mat li V

Ps：仍然愿意接受更好（更短）的答案。也许是这种风格： #symmetric V[4,4] # o. o. # mpg mpg mpg __000000 # mpg 2817.1347 # o.mpg 0 0 # o.mpg 0 0 0 #__000000 -59997.356 0 0 1370802.5 mat li V_non_omitted #symmetric V_non_omitted[2,2] # mpg __000000 # mpg 2817.1347 #__000000 -59997.356 1370802.5 左右...