statar(430)估计与检验

Stata 报错 r(430)：convergence not achieved（模型未收敛）

依次排查：① 去掉高度共线的变量；② 检查是否存在完全分离，用 logit 后看极端系数；③ 加 iterate() 增加迭代次数；④ 用 ml 的 search() 找更好初值；⑤ 标准化连续变量改善数值稳定性。

最大似然估计跑不出结果。原因通常是：模型设定错误（如完美的分类预测变量）、样本太小、变量共线、初始值不合理、或者数据被完全分离（logit 里某变量完美预测结果）。

报错原文

convergence not achieved
r(430);

最大似然估计跑不出结果。原因通常是：模型设定错误（如完美的分类预测变量）、样本太小、变量共线、初始值不合理、或者数据被完全分离（logit 里某变量完美预测结果）。

依次排查：① 去掉高度共线的变量；② 检查是否存在完全分离，用 logit 后看极端系数；③ 加 iterate() 增加迭代次数；④ 用 ml 的 search() 找更好初值；⑤ 标准化连续变量改善数值稳定性。

logit y x1 x2, iterate(100)

// 找共线
collin x1 x2 x3

// 标准化后重估
foreach v of varlist x1 x2 {
    egen z_`v' = std(`v')
}
logit y z_x1 z_x2

报错解决了，但方法还没搞懂？

报错只是表象。因果推断、面板数据、稳健性检验这些方法背后的逻辑，知识库里按「原理 × 直觉 × 代码」讲清楚了。