迫切需要解读这些程序，大家帮帮忙吧！

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      我们这学期上了计量，本来是用Eviews处理数据，不知为何老师在最后一节突然又换做了R软件，论文也要用R软件处理，面对要从零学起而又要交论文的危机，真是欲哭无泪啊，好在有给定的程序，可以依葫芦画瓢，但研究了一些后剩下的实在是不懂，哪位大侠能帮忙看一下，以下每个程序是干什么的，小女子不胜感激！先谢谢了~~
                                               log(income)~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor这是原估计模型
1、bptest(s_lm)  我知道这个是Bp检验，用来检验异方差的，那下面这个呢   
     bptest(s_lm,~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor+I(exper*edu)+I(exper*land)+I(exper*log(aset))+I(exper*popu)+I(exper*labor)+I(edu*land)+I(edu*log(aset))+I(edu*popu)+I(edu*labor)+I(land*log(aset))+I(land*popu)+I(land*labor)+
I(log(aset)*popu)+I(log(aset)*labor)+I(labor*popu)+I(exper^2)+I(edu^2)+I(land^2)+I((log(aset))^2)+I(popu^2)+I(labor^2),data=s)  这个是White检验吗？
2、auxreg=lm(log(residuals(s_lm)^2)~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor,data=s)
     s_fgls1=lm(log(income)~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor,weights=1/exp(fitted(auxreg)),data=s)
     summary(s_fgls1)  这个是为了消除异方差吗？
     library(lmtest)
     bptest(s_fgls1)  为何消除后和bptest（s_lm）的结果是一样的啊？

     log(income)~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor+I(land*log(aset))+I(land*popu)+I((log(aset))^2)+I(popu^2)这是修正后的模型
3、library("MASS")
    s_lts11=lqs(log(income)~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor+I(land*log(aset))+I(land*popu)+I((log(aset))^2)+I(popu^2),data=s)
   summary(s_lts11) 这个程序是干什么的？做出来的结果见上面的截图，是什么意思呢？
   smallresid=which(abs(residuals(s_lts11)/s_lts11$scale[2])<=2.5)
   X=model.matrix(s_lm11)[,-1]
   Xcv=cov.rob(X)
   nohighlel=which(sqrt(mahalanobis(X,Xcv$center,Xcv$cov))<=2.5)
   goodobs=unique(c(smallresid,nohighlel))
   rownames(s)[-goodobs]
   s_rob11=update(s_lm11,subset=goodobs)
   summary(s_rob11) 这几步又是干什么的呢？
4、library("quantreg")
    s_f=log(income)~exper+edu+land+log(aset)+popu+labor
    s_rq25=rq(s_f,tau=0.25,data=s)
    s_rq75=rq(s_f,tau=0.75,data=s)
    anova(s_rq25,s_rq75)
    anova(s_rq25,s_rq75,joint=FALSE)
    s_rqbig=rq(s_f,tau=seq(0.05,0.95,by=0.05),data=s)
    s_rqbigs=summary(s_rqbig)
    plot(s_rqbigs)   这个是分位数回归吗？结果做出来以后见上面的图，该如何分析呢？能看出什么来啊？

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关键词：Residuals Residual Summary Library weights 程序

只知道一部分。
1.后面的部分是WHITE检验。
2.是用加权最小二乘解决异方差，你把权重改为weights=1/resid(s_lm)试一下，就是用原ols回归的残差做权重。
3.不知道是什么。
4.是分位数回归，但是我没有做过，你可以看Applied Economtrics with R这本书第四章第5节是介绍分位数回归的。如果没有的话加我QQ21543849，我发给你这本书。