stata robust

在统计学中，Stata是一种常用的统计分析软件。`robust`是Stata中的一个选项，通常用于回归分析。当使用`robust`选项时，Stata会计算稳健标准误差（robust standard errors），以考虑回归模型中的异方差性（heteroscedasticity）或者其他数据假设的违背。这种方法可以提供比普通最小二乘法更稳健的回归结果，尤其是在数据存在异方差性或者离群值时。通过使用`robust`选项，可以更可靠地估计回归模型的参数和推断。

相关问题

stata中robust standard erro

在Stata中，`robust standard errors`（稳健标准误差）是一种统计方法，用于计算回归模型的误差估计值，它们对异常值和异方差性的敏感性较低。当数据存在异质性（heteroskedasticity）、多重共线性（multicollinearity）或其他非正态分布情况时，普通的普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）计算出的标准误差可能存在问题。

要在Stata中使用稳健标准误差，通常是在` regress`或`ivregress`等命令之后添加`cluster`选项，后面跟着需要分组的变量名，例如：

regress dependent_variable independent_variables, cluster(cluster_variable)

或者在`xtreg`（面板数据模型）中，可以这样做：

xtreg dependent_variable independent_variables, fe vce(robust)

这里的`fe`指固定效应，`vce(robust)`则表明使用稳健标准误差。

执行此命令后，Stata将返回含有稳健标准误的新表，这对于评估模型的显著性以及比较模型的效果更为可靠。

reg2 = lm_robust(ln_wage ~ education + experience,data = lwe,se_type = "stata") reg3 = lm_robust(ln_wage ~ education + experience + I(experience^2),data = lwe,se_type = "stata")如何使用假设检验来选择更适合的模型

您可以使用F检验来比较reg2和reg3模型之间的拟合程度。如果F检验的p值低于显著性水平（例如0.05），则意味着添加I(experience^2)这一项在统计上是显著的，即更复杂的reg3模型更适合数据。否则，如果p值较高，说明不需要添加I(experience^2)这项，较简单的reg2模型更适合数据。