在Stata中进行非线性检验，尤其是对于多重网络的数据分析，通常涉及到的不是单一的命令，而是一个流程。所谓的“DP非线性检验”可能是指基于Duan和Park（2013）提出的方法来进行非线性模型假设的检验。不过，直接搜索"dp_nonlinear"或类似的命令在Stata中并不一定能找到直接对应的用户贡献命令。
为了进行这样的分析，你可能需要结合使用几个不同的Stata命令来实现DP非线性检验的目标。下面是一些步骤和建议：
1. **数据准备**：确保你的数据已经被正确加载到Stata，并且按照网络多重性的要求进行了整理（比如，如果有多个链接的属性，这些应该被适当地编码）。
2. **模型估计**：首先使用`regress`, `xtreg`, 或者其他适合你数据结构和研究问题的回归命令来估计你的线性模型。例如：
```
regress y x1 x2
```
3. **残差分析**：用预测的残差进行非线性检验。你可以通过`predict`命令生成残差，然后使用这些残差来进行进一步的非线性测试。
```
predict e, residuals
```
4. **非线性效应检验**：这里可能会涉及到更复杂的操作，例如使用多项式回归、非参数估计方法（如局部加权回归）或其他方法来检测残差中可能存在的非线性模式。Stata的`nl`命令可以用于非线性最小二乘估计，但具体应用需要根据你的研究假设和数据特性决定。
5. **用户贡献命令**：对于更专业的分析，你可能需要使用一些用户贡献的命令或程序。例如，“ivqte”等命令可以帮助进行更为复杂的效应估计。这些命令通常可以在Stata官方的Ado文件库（如SSC）或者个人主页上找到，并通过`ssc install`或直接从GitHub下载等方式安装。
**注意事项**：
- 在使用任何用户贡献的命令前，确保你已经理解了该命令的基本原理和用法。
- 总是检查你的数据和模型假设是否满足所使用的统计方法的要求。
- 对于复杂的数据结构（如多重网络），可能需要进行额外的数据预处理或调整分析策略。
如果你具体需要DP非线性检验的实现，而Stata的标准命令不能直接满足需求，你可能需要参考相关文献（比如Duan和Park 2013的研究）来定制你的分析流程。这通常涉及编程技能和对统计理论的理解。
对于最新的用户贡献命令或详细的使用说明，你可以访问Stata官方网站、学术论坛如Cross Validated 或 Statalist，以及相关的研究论文或技术报告。这些资源将提供你所需的最新信息和具体用法指南。
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