拡張回帰モデル (ERM: extended regression model) は内生共変量や標本選択、処置割当てに伴う種々の課題に対処するための新たな枠組を提供するものです。本機能はStata15で新たにサポートされたものですが、Stata16ではさらにパネル/グループデータを対象にした変量効果モデルのサポートも加わりました。本解説書ではERMの機能概要と主だった用例について記述しています。

#	タイトル	記載内容	ページ数	評価版
1	Intro1 NEW	ERMコマンドの紹介	6
2	Intro2 NEW	フィット対象モデル	4
3	Intro3 NEW	内生共変量	7
4	Intro4 NEW	内生的標本選択	4
5	Intro5 NEW	処置割当て機能	9
6	Intro6 NEW	パネルデータ/グループデータ	3
7	Intro7 NEW	モデルの解釈	23
8	Intro8 NEW	ERMのロゼッタストーン	3
9	Intro9 NEW	用例によるコンセプトの紹介	27
10	Example 1a NEW	連続的内生共変量を伴う線形回帰	9
11	Example 2a NEW	2値の内生共変量を伴う線形回帰	5
12	Example 2b NEW	外生的処置を伴う線形回帰	5
13	Example 2c NEW	内生的処置を伴う線形回帰	10
14	Example 3a NEW	内生共変量を伴うプロビット回帰	13
15	Example 3b NEW	内生共変量と内生的処置を伴うプロビット回帰	9
16	Example 4a NEW	内生的標本選択を伴うプロビット回帰	5
17	Example 4b NEW	内生的処置/標本選択を伴うプロビット回帰	4
18	Example 5 NEW	内生的順序処置変数を伴うプロビット回帰	10
19	eregress predict NEW	eregress実行後のpredict機能	6
		合計：	162