1.一些回归检验<br>
首先在命令窗口:ssc install regcheck<br>
然后输入regcheck
2.使用全局暂元<br>
例如:<br>
sysuse auto,clear<br>
reg price weight length turn displacement<br>
reg price mpg length turn displacement<br>
reg price rep78 length turn displacement<br>
可改写为<br>
global controlvar="length turn displacement"<br>
reg price weight $controlvar<br>
reg price mpg $controlvar<br>
reg price rep78 $controlvar
3.输出到word<br>
需要在command窗口输入ssc install outreg2<br>
sysuse auto,clear<br>
global controlvar="length turndisplacement"<br>
reg price weight $controlvar<br>
est store m1<br>
reg price mpg $controlvar<br>
est store m2<br>
reg price rep78 $controlvar<br>
est store m3<br>
outreg2 [m1 m2 m3] using result.doc<br>
shellout using “result.doc”
4.逐步回归法<br>
Stepwise<br>
<br>
Backward selection<br>
. stepwise, pr(.2): regress mpg weight weight2 displ gear turn headroom foreign price
Backward selection; consider engine displacement and gear ratio together<br>
. stepwise, pr(.2): regress mpg weight weight2 (displ gear) turn headroom foreign price<br>
Backward selection; force weight to be included in model<br>
. stepwise, pr(.2) lockterm1: regress mpg weight weight2 displ gear turn headroom foreign price<br>
Backward selection; force weight and weight2 to be included in model<br>
. stepwise, pr(.2) lockterm1: regress mpg (weight weight2) displ gear turn headroom foreign price<br>
Backward hierarchical selection<br>
. stepwise, pr(.2) hierarchical: regress mpg weight weight2 displ gear turn headroom foreign<br>
Forward selection<br>
. stepwise, pe(.2): regress mpg weight weight2 displ gear turn headroom foreign price<br>
Forward hierarchical selection<br>
. stepwise, pe(.2) hierarchical: regress mpg weight weight2 displ gear turn headroom foreign price
5. 关于异方差检验<br>
(1)White检验<br>
同方差性是经典线性回归模型中的一个重要假定。如果这一假定不成立,也就是说随机误差项的方差不相等,我们称这种情况为异方差。出现异方差最常见的原因是误差项的条件方差与解释变量相关。因此,我们检验异方差的基本思路就是判断误差项的条件方差是否与解释变量相关。1980年White提出了检验异方差的方法——怀特检验(White Test),这一检验方法是通过建立辅助回归模型来判断异方差性,下文中我们会详细介绍其原理。怀特检验的优点是不依赖随机误差项服从正态分布这一假设,在计量分析中有广泛的应用。
A) White的手工检验方法<br>
reg lnwage edu exp<br>
predict u, residual<br>
gen usq=u^2<br>
gen edusq=edu^2<br>
gen expsq=exp^2<br>
gen eduexp=edu*exp <br>
reg usq edu exp edusq_expsq eduexp<br>
B)使用怀特检验的命令whitetst。但是stata没有该命令程序文件ado file,可以上网搜索下载whitetst.ado,然后安装到stata软件的ado目录下,也可以输入下面的命令:<br>
ssc copy whitetst.ado<br>
安装好后,直接在命令窗口输入whitetst即可。<br>
B) 使用命令estat imtest,white<br>
(2)BP检验: estat hettest,iid<br>
(3)图示法检验: <br>
rvfplot(残差与拟合值的散点图)<br>
rvpplot(残差与解释变量的的散点图
(4)异方差修正:<br>
WLS法:reg lnwage edu exp[aw=edu]<br>
采用稳健标准误:<br>
reg lnwage edu exp
reg lnwage edu exp,robust<br><br><br>