2024年3月15日发(作者：)
stata 聚类回归命令
1.数据准备
在进行聚类回归分析之前，需要先确保数据的准备工作。这包括数据清洗、标准化等。
其中数据标准化对聚类回归结果的精度有很大影响。
2.数据聚类
数据聚类作为聚类回归的第一步，是将数据样本按照某种标准分为不同的类别，在
stata中实现这一步可以使用命令kmeans。
命令格式：kmeans varlist, k(#) [ replace ] [ name(string) clust(mstring) ]
其中varlist表示需要进行聚类分析的变量；k(#）表示需要聚成几个类；replace表
示是否覆盖原有的聚类变量；name（string）表示新产生的聚类变量名。
假定我们的数据样本有两个变量，一个是年龄，另一个是年收入，我们希望将这两个
变量按照年龄和年收入聚成3类。
命令如下：
这个命令将会按照年龄和年收入将数据分为三类，新产生一个名为“cluster”的变
量。
3.回归分析
在完成数据聚类后，接下来就是进行回归分析。在stata中，可以使用命令reghdfe
来实现聚类回归。
其中depvar表示因变量，indepvarlist表示自变量，weights(#）表示权重，
vce(string)表示协方差矩阵的计算方式，small表示一些私有的参数，option （option）
表示选项，clusters（string）表示聚类变量名。
例如，我们现在有一个数据样本，其中因变量是人的体重，自变量有年龄、收入、婚
姻状况等几个变量，我们需要通过聚类回归，预测不同年龄、不同收入、不同婚姻状况的
人的体重。
reghdfe weight age income married, cluster(cluster)
这个命令将按照我们先前聚成的三类（cluster）进行回归分析，预测不同群体的体
重。
总结：
聚类回归是一种可以同时查找变量关系和群体组别的分析方法，在stata中可以使用
kmeans命令进行数据聚类，使用reghdfe命令进行回归分析。在进行聚类回归之前，需要
对数据进行清洗和标准化，以确保分析结果的精度。
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