stata 中white检验的问题

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predict e, res
        gen e2 = e^2
         gen mpg2 = mpg^2
         gen weight2 = weight^2
         gen turn2 = turn^2
         gen mpgXwei = mpg*weight
         gen mpgXturn = mpg*turn
         gen weiXturn = weight*turn
        reg e2 mpg weight turn mpg2 weight2 turn2 mpgXwei mpgXturn weiXturn
        dis "W = " e(N)*e(r2)
        dis "p-value = " chi2tail(e(df_m), e(N)*e(r2))
上课没听讲，请教上面 white检验中最后两条命令是什么意思？

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关键词：white检验 Stata White tata Hit white

sysuse auto, clear
       sort weight
     qui reg price mpg weight turn in 1/28
       scalar RSS1 = e(rss)
       local k1   = e(N) - 4     （这里的4是怎么确定的？）
     qui reg price mpg weight turn in 46/74
       scalar RSS2 = e(rss)
       local k2   = e(N) - 4
     local F = (RSS2/`k2') / (RSS1/`k1')
       dis in g "F = " in y `F'
       dis in g "P = " in y Ftail(`k1', `k2', `F')

小伙子以后要认真听见，刚刚开始将OLS就不认真，以后再补课就难了。

reg price  mpg weight turn mpg weight turn /* primary estimation*/
predict e, res   /* predict error term*/
        gen e2 = e^2   /*generate error sq*/
         gen mpg2 = mpg^2   
         gen weight2 = weight^2
         gen turn2 = turn^2
         gen mpgXwei = mpg*weight
         gen mpgXturn = mpg*turn
         gen weiXturn = weight*turn
        reg e2 mpg weight turn mpg2 weight2 turn2 mpgXwei mpgXturn weiXturn  /*white test equation*/
        dis "W = " e(N)*e(r2)  /* white test, you should use Lagrange method to test, LR=n*R^2; and e(N)=n, number of obs; e(r2)=R^2*/
        dis "p-value = " chi2tail(e(df_m), e(N)*e(r2))   /* calculate the p=value using chi-sq table; freedom of chi-sq test is e(df_m)*/

xiaminghang 发表于 2012-12-14 16:45
sysuse auto, clear
       sort weight
     qui reg price mpg weight turn in 1/28

sysuse auto, clear
       sort weight
     qui reg price mpg weight turn in 1/28
       scalar RSS1 = e(rss)
       local k1   = e(N) - 4     （这里的4是怎么确定的？）
     qui reg price mpg weight turn in 46/74
       scalar RSS2 = e(rss)
       local k2   = e(N) - 4
     local F = (RSS2/`k2') / (RSS1/`k1')
       dis in g "F = " in y `F'
       dis in g "P = " in y Ftail(`k1', `k2', `F')

这是test heteroskedasticity的另外一个方法：GQ TEST
中间没有回归的那一组的观察值数位：（45-28=17）；所以上下两组个回归数均为n1=n2=（74-17）/2～=28
这样，1/28 与46/74这两组数的自由度则为（n1-k-1）=n2-k-1=e(N)-3-1=e(N)-4;e(N)=n1=n2

最后面的红体字部分为F检验值的p值。

该异方差检验的原理是：如果不存在异方差，那么去掉中间组后，只用两端的subsample回归出来的residule应该是一样的；用Ftest检验即可。