我想在线性概率模型上运行stepwise，在面板数据集中包含时间和单个固定效果，但stepwise不支持开箱即用的面板。解决方案是运行xtdata y x, fe，然后运行reg y x, r。但是，由此产生的标准误差太小。可以在此处找到解决此问题的一种尝试：http://www.stata.com/statalist/archive/2006-07/msg00629.html但我的面板非常不平衡（我对不同的变量有不同的观察数）。我也不明白逐步将这些信息包含在带有不同变量列表的迭代中。由于逐步将其决策规则基于对等点，因此这非常重要。
可重复示例：
webuse nlswork, clear /*unbalancing a bit:*/
replace tenure =. if year <73
replace hours =. if hours==24 | hours==38
replace tenure =. if idcode==3 | idcode == 12 | idcode == 19
xtreg ln_wage tenure hours union i.year, fe vce(robust)
eststo xtregit /*this is what I want to reproduce without xtreg to use it in stepwise */
xi i.year /* year dummies to keep */
xtdata ln_wage tenure hours union _Iyear*, fe clear
reg ln_wage tenure hours union _Iyear*, vce(hc3) /*regression on transformed data */
eststo regit
esttab xtregit regit
正如您所看到的，估计很好，但我需要调整标准误差。另外，我需要这样做，例如，当变量数量发生变化时stepwise在迭代中理解这一点。有关如何进行的任何帮助？