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直接进行Durbin检验。 Breusch-GodfreyTest in STATA——检验高阶序列相关性: 在得到一个基本回归结果和error 之后,我们假设这样一个关系: et = α0 + α1 et-1 + α2 et-2 …+ αk et-p + β1 x1t + β2 x2t … +βk xkt +ε...
Stata中多重共线性检验的实现步骤为:1.定模型(如线性回归);2.行变量选择命令(如stepwise),从模型中选择自变量;3.入VIF命令,检测多重共线性。如果VIF值大于某个阈值,说明该自变量存在多重共线性;4.复上述操作,直到VIF值小于设定的阈值,以确保模型的可信度。 再次,介绍Stata中多重共线性检验的可视化。Stata可以...
多重共线性一般采用逐步回归法,运用最小二乘法逐一求Y对各个解释变量的回归。从中选出拟合优度最好且系数均显著的模型。这里不再一一展示步骤,首先得到一元线性回归方程中全国旅游收入Y对钢材供应量X3的线性关系强,拟合度好,即 在此基础上,将其余解释变量逐一代入上...
则可能存在多重共线性问题。处理多重共线性，可在Stata中运用特定命令。例如：使用reg命令，输入所有自变量进行简单OLS回归。执行estat ic命令，评估模型中的自变量相关性与共线性。通过以上步骤，不仅能够识别是否存在多重共线性，还能有效分析其对模型结果的影响，帮助调整模型以提升预测准确度。
【处理异方差的Stata命令】 一、画残差图 先回归:reg rvfplot(残差与拟合值的散点图) rvpplot varname(残差与某个解释变量的散点图) 以上两图的大致轮廓基本一致,表明很可能存在异方差,即扰动项的方差随着观测值而变。 残差与拟合值、解释变量 lnq 之间呈现线性关系,由此猜测存在异方差。 二、怀特检验 先回归...
QzQii创建的收藏夹stata内容:如何用stata完成一篇实证论文。一套实证分析流程(数据导入、描述性统计、相关性分析、多重共线性检验、异方差、OLS、OLS+稳健标准误),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
1. 打开Stata并加载数据集: ``` use your_dataset.dta ``` 2. 运行多元线性回归: ``` regress Y X1 X2 X3 ``` 在这个例子中,将因变量Y和自变量X1,X2和X3输入到回归模型中。 3. 解释回归输出结果: Stata将为您提供回归分析的结果摘要。