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空心人

一般来讲,时间序列数据较少出现异方差现象,更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验,最直观的是用图示法。
作出残差关于某一解释变量的散点图,具体的命令如下:
reg 被解释变量名 解释变量名 prrdict e, resid graph twoway scatter e 解释变量名 此外,还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。
white检验不是stata官方的命令,需要单独下载补丁,G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。
我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现:
在执行完回归指令regress以后,用 hettest 变量名 这个命令就能实现。
其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。
你可以逐个命令进行操作,也可以用批处理的方式来实现。
至于检验的原理不用在这里说了吧?不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验 reg y x1 x2 x3 estat dwatson (y为被解释变量 x为解释变量,执行上述命令便可得到D-W值,不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验 reg y x1 x2 x3 predict e, resid wntestq e, lags(n) (n为滞后阶数,可以由少及多尝试几次)可以做arima

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其它回答
葵雨

一般来讲,时间序列数据较少出现异方差现象,更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验,最直观的是用图示法。
作出残差关于某一解释变量的散点图,具体的命令如下:
reg 被解释变量名 解释变量名 prrdict e, resid graph twoway scatter e 解释变量名 此外,还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。
white检验不是stata官方的命令,需要单独下载补丁,G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。
我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现:
在执行完回归指令regress以后,用 hettest 变量名 这个命令就能实现。
其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。
你可以逐个命令进行操作,也可以用批处理的方式来实现。
至于检验的原理不用在这里说了吧?不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验 reg y x1 x2 x3 estat dwatson (y为被解释变量 x为解释变量,执行上述命令便可得到D-W值,不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验 reg y x1 x2 x3 predict e, resid wntestq e, lags(n) (n为滞后阶数,可以由少及多尝试几次)

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利欲熏心

chi2(20) = 2627是怀特检验中的统计量的值,其自由度是20。
判断是否存在异方差用Prob > chi2 = 01569 怀特检验的原假设是同方差,Prob > chi2 = 01569表示在原假设为真的情况下,观测到的数值出现的概率是01569,是否拒绝原假设取决于是否认为以01569概率出现的事件是小概率事件,只要选取显著性chi2(20) = 2627是怀特检验中的统计量的值,其自由度是20。
判断是否存在异方差用prob > chi2 = 01569 怀特检验的原假设是同方差,prob > chi2 = 01569表示在原假设为真的情况下,观测到的数值出现的概率是01569,是否拒绝原假设取决于是否认为以01569概率出现的事件是小概率事件,只要选取显著性水平值小于01569,就都不能拒绝原假设。
而一般做检验的显著性水平选取1%,5%或10%都比01569要小,因此在这次检验中不管采用上述哪一种显著性水平都不应该拒绝原假设,即认为不存在异方差现象。

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浸心头

你这个显然命令没打对,上面那个说明你没有命名children*married这个变量,你得先建立一个变量=children*married然后再用这个变量算。
下面这个你命令打错了。
哪有continuous(education)这个命令。
这是个变量吧?那就别打逗号(1)C的结构体内不允许有函数存在,C++允许有内部成员函数,且允许该函数是虚函数。
所以C的结构体是没有构造函数、析构函数、和this指针的。
(2)C的结构体对内部成员变量的访问权限只能是public,而C++允许public,protected,private三种。
(3)C语言的结构体是不可以继承的,C++的结构体是可以从其他的结构体或者类继承过来的。
可以使用robust等方法

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你是晚来风

F检验又叫方差齐性检验。
从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。
若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。
F检验法是英国统计学家Fisher提出的,主要通过比较两组数据的方差 S^2,以确定他们的精密度是否有显著性差异。
至于两组数据之间是否存在系统误差,则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后,再进行t 检验。

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比忠

这两个命令都是外部命令,需要先安装。
用findit xttest1 和findit xtserial 命令,然后安装找到的命令。
最好就可以用help命令来了解他们的用法啦。
步1:
数据作如下排列(excel):
province year gdp fdi 步2:
全选后,打开stata中的data editor窗口,粘贴;
步3:
在命令框中输入 tis year iis province 就可以了 下来就可以用xtreg方法了

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醉梦中

步1:
数据作如下排列(excel):
province year gdp fdi 步2:
全选后,打开stata中的data editor窗口,粘贴;
步3:
在命令框中输入 tis year iis province 就可以了 下来就可以用xtreg方法了

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沉迷夜色

白仲林《面板数据的分析及STATA的应用》 提到 可以用豪斯曼检验你可以把数据和参考论文发我邮箱luguoda9you@sinacom 我用xtreg xtserial xttest3等命令很快帮你搞定

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旅途观星

不存在异方差原假设为同方差,Prob > chi2 = 08168 为显著性是08168,大于
001、005和01所以符合同方差,即不存在异方差

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我一直陪你

存异差 原假设同差Prob > chi2 = 08168 显著性08168于
001、00501 所符合同差即存异差

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