Wie kann ich in STATA 18 eine Regression als ML-Schätzung vornehmen?

Um eine Regression als Maximum-Likelihood (ML) Schätzung in STATA 18 durchzuführen, kannst du die `ml`-Befehle verwenden. Hier ist eine allgemeine Vorgehensweise:

1. **Daten vorbereiten**: Stelle sicher, dass deine Daten korrekt geladen und vorbereitet sind.

2. **Modell definieren**: musst ein ML-Modell definieren. Dies geschieht in der Regel durch die Angabe einer Funktion, die die Likelihood berechnet. Ein einfaches Beispiel für eine lineare Regression könnte so aussehen:

```stata
program define mymodel
args lnf y x
quietly {
gen mu = {b0} + {b1}*x
replace `lnf' = ln(normalden(y, mu, sigma)) // oder eine andere Verteilung
}
end
```

3. **Parameter initialisieren**: Setze die Anfangswerte für die Parameter, die du schätzen möchtest.

```stata
ml model lf mymodel (y = x)
```

4. **Schätzung durchführen**: Führe die Schätzung durch, indem du den `ml maximize` Befehl verwendest.

```stata
ml maximize
```

5. **Ergebnisse interpretieren**: Nach der Schätzung kannst du die Ergebnisse mit `ml display` oder `ml report` anzeigen lassen.

Diese Schritte geben dir eine grundlegende Anleitung, wie du eine ML-Schätzung in STATA 18 durchführen kannst. Je nach spezifischem Modell und Datenstruktur kann es notwendig sein, Anpassungen vorzunehmen.