stata拟合优度检验指令

在Stata中，拟合优度检验用于评估回归模型的拟合程度，常用的指令是`estat gof`。该指令可以在拟合回归模型后使用，它提供了多种统计量来评估模型的拟合优度。

具体来说，`estat gof`指令提供了以下几个统计量：
1. R-squared（R方）：衡量模型解释变量对因变量变异的比例，取值范围为0到1，越接近1表示模型拟合得越好。
2. Adj R-squared（调整R方）：在R方的基础上考虑了自变量个数和样本量的调整，避免了过度拟合的问题。
3. F统计量：用于检验回归模型整体的显著性，如果F统计量的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即回归模型整体显著。
4. Log likelihood（对数似然）：用于比较不同模型的拟合优度，数值越大表示模型拟合得越好。
5. AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）：用于比较不同模型的拟合优度，数值越小表示模型拟合得越好。

使用`estat gof`指令的示例代码如下：

regress dependent_var independent_var1 independent_var2
estat gof