异方差检验的套路.docx

异方差检验的套路：（1）Breusch-pagan法：reg y x1 x2 x3predictu,residgenusq=u^2regusq x1 x2 x3求F值display R/(1-R)*n2/n1（n1表示分子除数，n2表示分母除数）displayFtail(……)求LM值display R*n（n表示总样本量）display chi2tail(……)（2）white法：reg y x1 x2 x3predictu,residgenusq=u^2predict ygenysq=y^2regusq y ysq求F值display R/(1-R)*n2/n1（n1表示分子除数，n2表示分母除数）displayFtail(……)求LM值display R*n（n表示总样本量）display chi2tail(……)（3）必要补充F值和LM值转换为P值的命令：display Ftail(n1,n2,a)（利用F值求p值，n1表示分子除数，n2表示分母除数，a为F值）display chi2tail(n3,b)（利用LM值求p值，n3表示自由度的损失量，一般等于n1，b为LM值） 异方差的纠正——WLS（weighted least square estimator）（1）基本思路：reg y x1 x2 x3 [aw=x1]（将x1作为异方差的来源，对方程进行修正）上式相当于：reg y/(x1^0.5) 1/(x1^0.5) x1/(x1^0.5) x2/(x1^0.5) x3/(x1^0.5),noconstant（2）纠正异方差的常用套路（构造h值）reg y x1 x2 x3predictu,residgenusq=u^2genlogusq=log(usq)reglogusq x1 x2 x3predict ggen h=exp(g)reg y x1 x2 x3 [aw=1/h]异方差hausman检验：reg y x1 x2 x3est store A（将上述回归结果储存到A中）reg y x1 x2 x3 [aw=1/h]est store Bhausman A B当因变量为对数形式时（log(y)）如何预测yreg logy x1 x2 x3predict kgen m=exp(k)reg y m,noconstantm的系数为iy的预测值=i×exp(k)方差分析：一元方差分析anova y g1 / g1|g2 /（g*表示不同分类变量，计算g1和交互项/ g1|g2 /这两种分类的y值是否存在组内差异）anova y d1 d2 d1*d2（d*表示虚拟变量，计算d1、d2和d1*d2的这三种分类的y值是否有组内差异） anova y d1 d2 x1 d2*x1, continuous(x1)（x*表示连续的控制变量）多元方差分析webuse jawmanova y1 y2 y3 = gender fracture gender*fracture（按性别、是否骨折及二者的交互项对y1、y2和y3进行方差分析）manova y1 = gender fracture gender*fracture（相当于一元方差分析，以y1为因变量）————————————webusenobetweengenmycons = 1manova test1 test2 test3 = mycons, noconstantmat c = (1,0,-1 \ 0,1,-1)manovatestmycons, ytransform(c)进行多元回归的方法：多元回归分析：（与mvreg相同）foreachvname in y1 y2 y3 { （确定y变量组vname）reg `vname x1 x2 x3 （将y变量组中的各个变量与诸x变量进行回归分析，注意vname的标点符号） }上式等价于：mvreg y1 y2 y3 = x1 x2 x3reg3命令：（1）简单用法：reg3 (y1 = x1 x2 x3) (y2 = x1 x3 x4) (y3 = x1 x2 x5)测试y1 coefs = 0test [y1]测试不同回归中相同变量的系数：test [y1=y2=y3], commontest ([y1=y2]) ([y1=y3]), common constant（constant表示包含截距项）（2）用reg3进行2SLSreg3 (y1 = y2 x1 x2) (y2 = y1 x4),2sls（2）用reg3进行OLSreg3 (y1 = y2 x1 x2) (y2 = y1 x4),ols对两个回归结果进行hausman检验：