识别面板数据模型（stata）中观察很少的群体
如何识别面板数据模型中观测值很少的组？
我使用 xtlogit 估计了几个随机效应模型。平均每组有 26 个观测值，但有些组只记录 1 个观测值。我想识别它们并将它们从模型中排除......有什么建议吗？ 我的面板数据是使用以下方式设置的：xtset Countrycode Year
How can I identify groups with few observations in panel-data models?
I estimated using xtlogit several random effects models. On average I have 26 obs per group but some groups only record 1 observation. I want to identify them and exclude them from the models... any suggestion how?
My panel data is set using: xtset countrycode year
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评论（1）
假设您的足够大面板的神奇数字是 7，并且您适合第一个模型。
然后为您提供可用和可使用的观测值的计数，之后您对后续模型的标准是
if n_used >= 7您可以直接
不管模型拟合如何。
差异有两个：
最后一个语句将忽略模型拟合中使用的变量中的任何缺失值。
如果您还使用
if和/或in将模型拟合限制为特定的观测子集，则e(sample)知道那样，但最后一条语句没有。Let's suppose your magic number for a big enough panel is 7 and that you fit a first model.
then gives you a count of how many observations were available and can be used, after which your criterion for a later model is
if n_used >= 7You could just go
regardless of a model fit.
The differences are two-fold:
That last statement would disregard any missing values in the variables used in a model fit.
If you also used
ifand/orinto restrict model fit to particular subsets of observations, thene(sample)knows about that, but the last statement does not.