stata 怀特检验代码
时间: 2023-07-02 14:14:49 浏览: 124
Stata中进行怀特检验也可以使用命令`hettest`。以下是一个示例代码:
```
sysuse auto, clear
hettest mpg weight, white
```
其中,`sysuse auto, clear`是用来载入Stata自带的数据集auto,并清空当前内存中的数据;`hettest mpg weight, white`是用来进行变量mpg和weight的怀特检验。
执行这个命令后,Stata会输出怀特检验的结果,包括怀特检验的统计量、p值等信息。注意,需要加上参数`white`才能进行怀特检验,否则默认进行Breusch-Pagan检验。
相关问题
怀特检验的stata代码
怀特检验(White test)是一种用于检验异方差性(heteroscedasticity)的统计检验方法。在Stata中,可以使用命令“hettest”进行怀特检验。具体的代码如下:
```
hettest depvar indepvars, white
```
其中,“depvar”是因变量,“indepvars”是自变量,可以输入多个自变量,用空格隔开。在命令末尾加上“white”表示进行怀特检验。
需要注意的是,进行怀特检验前需要先进行OLS回归,即使用“reg”命令进行回归分析。
stata协整检验代码
Stata 中进行协整检验主要有两种方法,分别是 Johansen 检验和 Engle-Granger 检验。下面分别介绍这两种方法的 Stata 代码实现。
1. Johansen 检验
Johansen 检验需要使用 Stata 的 `vec` 命令,代码如下:
```
vec y1 y2 y3, lags(1) rank(2)
```
其中 `y1`、`y2`、`y3` 分别为待检验的时间序列变量,`lags` 为向后滞后期数,`rank` 为矩阵秩。如果输出结果中的 Trace 统计量和 Max-Eigen 统计量均满足显著性要求,则说明存在协整关系。
2. Engle-Granger 检验
Engle-Granger 检验需要使用 Stata 的 `dfuller` 命令,代码如下:
```
dfuller y1 y2 y3, lags(1)
```
其中 `y1`、`y2`、`y3` 分别为待检验的时间序列变量,`lags` 为向后滞后期数。如果输出结果中的 Prob > F 值小于显著性水平,则说明存在协整关系。