我是Stata的新手。我正在分析调查中的数据框架。该调查每两年进行一次，涉及补充养老金;我的答案是关于我应该用来运行简单的LPM（没有效果）和具有固定效果的LPM的命令。我还运行了一个没有效果的probit模型和一个随机效果的probit，但我也对LPM感兴趣。
我使用xtset命令创建面板df：
xtset id year
其中id是单个变量，year是时间变量。因变量是虚拟（养老金），如果个人有补充养老金形式，则取值1，否则取0。
我在网站上看到，我认为以下命令应该是正确的：
regress pension i.sex age sqage i.area i.instruction, robust
xtreg pension i.sex age sqage i.area i.instruction, fe vce(cluster id)
probit pension i.sex age sqage i.area i.instruction
xtprobit pension i.sex age sqage i.area i.instruction, re
和mfx计算命令以获得边际效应
我的回答主要是关于LPM的命令：我知道我不能在因子中改变养老金的性质并使用回归或xtreg，因此我不确定这些命令在依赖时给我正确的结果变量是二进制的，但在stata中编码为数字。
提前致谢