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多元线性 回归之后 检测到 异方差 , 一个参数 和 残差 存在相关性 。
如何通过WLS驱除 影响? reg DISTANCE AGE KIDS INCOME 通过生成图片 发现 残差和 income 可能存在 异方差。(下图 左上的图) twoway (scatter res INCOME) ,saving (1) (file 1.gph saved) . twoway (scatter res AGE),saving (2) (file 2.gph saved) . twoway(scatter resKIDS),saving (3) (file 3.gph saved) graph combine 1.gph 2.gph 3.gph 进一步 测定: Golddeld-Quandt Test sort INCOME g index = _n reg DISTANCE AGE KIDS INCOME if index<81 scalar RSS1 = e(rss) scalar list RSS1 RSS1 =7434484.1 reg DISTANCE AGE KIDS INCOME if index>112 scalar RSS2 = e(rss) scalar list RSS2 RSS2 = 24239434 scalar GQ = RSS2/RSS1 scalar DOF = 81-3-1 scalar PV = Ftail(DOF,DOF,GQ) scalar list GQ PV GQ =3.2604056 PV =2.460e-07 对比确定存在异方差 GQ 大于 PV 为了修正影响 已经 使用了. reg DISTANCE AGE KIDS INCOME,robust 但我想 知道 如果我想要用 WLS 进行修正 应该如何做 比如: 用ressidual 的标准差 作为 权重参数 调整 用ressidual 的方差 作为 权重参数 调整
我最糊涂的是 我只知道当 一元回归的时候可以用 g yi = y / sqrt (res) g ic = 1/sqrt(res) g ix = x/sqrt(res) reg iy ic ix, noco 来做 那么 如果是 多元 那么是否应该是: g yi = y / sqrt (res) g ic = 1/sqrt(res) g ix1 = x1/sqrt(res) g ix2 = x2/sqrt(res) g ix3 = x3/sqrt(res) reg iy ic ix1 ix2 ix3, noco 这样对吗? |
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