可以考虑删除或进行适当处理)多项式回归:(如果怀疑因变量和解释变量之间存在非线性关系,可以尝试多项式回归,将解释变量的高阶项(如平方项、立方项)加入模型)模型诊断:(使用Stata的诊断命令,如estat vif(检查多重共线性)、estat hettest(检查异方差性)等,来识别并处理潜在问题)原因...
检查是否存在多重共线性:estat vif 【VIF 大于10 存在严重的共线性,若自变量间存在的多重相关性这里将采取逐步回归法进行修正】 后退法:sw reg y x1-x4, pr(0.05) 【pr是剔除变量的p值】 前进法:sw reg y x1-x4, pe(0.05) 【pe是选入变量的p值】 ...
②estat vif 若VIF>7.5,则存在共线性问题 3、如何解决 ①删掉检验的x ②取对数 genX=Ln(x) 二、自相关 1、是什么 随机扰动项1与随机扰动项2存在相关关系 2、如何检验 ①reg y x1 x2 ②predict e1, res gen e2=l.e1 ③graph twoway (scatter e1 e2) (lfit e1 e1) ④estat bgodfrey BG检验:P<0....
一般情况下,可以使用“方差膨胀因子”(VIF)和相关系数法来检验多重共线性 方差膨胀因子法 VIF越大说明多重共线性越严重,一般要求VIF不超过10。 使用方差膨胀因子检验多重共线性时,需要先建立多元回归模型,用OLS回归即可。 regress y x1 x2 x3 estat vif 上图中的VIF最...
estat vif *15. 异方差(1)残差图观察法 rvfplot *或 rvfplot varname *BP检验 estat hettest, normal estat hettest, rhs estat hettest [varlist] *怀特检验 estat imtest, white *处理异方差 *稳健标准差加OLS法 regress y x1 x2..., robust ...
*14、参数检验regress lntc lnpk lnpltest lnpk=0.5 //检验系数test lnpk=lnplestat hettest //异方差BP检验estat imtest,white //异方差white检验estat vif //多重共线性检验 *15、带约束条件检验cons 1 lnpk+lnpl=1cons 2 lnpk+lnpl=1.6cnsreg lntc lnpk lnpl,constraints(1) //有约束的回归cnsreg...
estat vif #本命令旨在对数据进行多重共线性检验 1. 从图中可以看出。Mean VIF的值是41.77,远远大于合理值10 ,所以模型存在较高程度的多重共线性,其中V5的方差膨胀因子最高,即80.74,所以需要讲V5剔除以后重新进行回归。 regress V2 V3 V4 V6 #对4个变量进行回归分析 ...
estat vif(回归之后获得VIF) estat hettest,mtest(异方差检验) 异方差检验的套路: (1)Breusch-pagan法: reg y x1 x2 x3 predict u,resid gen usq=u^2 reg usq x1 x2 x3 求F值 display R/(1-R)*n2/n1(n1表示分子除数,n2表示分母除数)
掉落缺失 创建新变量 在组中创建新变量 修改现有变量 时间序列/面板数据 计算行数 重塑准备(仅限此数据集) reshape long reshape wide 导入和准备辅助数据集 内部合并 完全合并 左合并 右合并 反合并 追加数据 读取和写入 .csv 单个文件 import delimited using"file.csv", clear ...
vif方差膨胀因子多重共线性 R语言 vif方差膨胀因子stata 偏误处理之三 共线性 假定SLR.2 解释变量X是确定性变量,不是随机变量,且各解释变量之间无完全多重共线性(相关性)。 某两个变量或者多个变量之间相关性太强,或某一个变量能被其他变量线性表示,则存在多重共线性问题。