STATA稳健性检验图表

Stata 中进行稳健性检验时，可以通过绘制残差图和离群值图等图表来帮助判断模型是否存在异方差或离群值等问题。以下是两种常见的稳健性检验图表示例：

1. 残差图

残差图可以帮助我们判断模型是否存在异方差问题。通常情况下，在没有异方差的情况下，残差值应该随着预测值的增加而随机分布在零值附近。如果存在异方差，残差值则可能会随着预测值的增加而呈现出某种规律性的变化。

以下是在 Stata 中绘制残差图的代码示例：

reg y x1 x2 x3
predict residuals, residuals
scatter residuals x1

在这个例子中，`predict` 命令用于生成残差值，`scatter` 命令则用于绘制残差图，其中 `residuals` 是残差值的变量名，`x1` 是自变量。

2. 离群值图

离群值图可以帮助我们判断模型是否存在离群值等问题。通常情况下，在没有离群值的情况下，数据点应该分布在某个范围内。如果存在离群值，则某些数据点可能会偏离这个范围。

以下是在 Stata 中绘制离群值图的代码示例：

reg y x1 x2 x3
predict residuals, residuals
rvfplot residuals

在这个例子中，`predict` 命令用于生成残差值，`rvfplot` 命令则用于绘制离群值图，其中 `residuals` 是残差值的变量名。

相关问题

stata稳健性检验的代码

稳健性检验是为了检测数据中的异常值或离群值对回归结果的影响。在Stata中，可以使用以下命令进行稳健性检验：

1. 常规稳健性检验

reg y x1 x2 x3, robust

其中，`robust`选项表示进行常规稳健性检验。这个命令会输出一个叫做“Huber-White”标准误差的结果，这种标准误差不容易受到离群值的影响。

2. 带有异方差稳健性检验

reg y x1 x2 x3, vce(robust)

其中，`vce(robust)`选项表示进行异方差稳健性检验。这个命令会输出一个叫做“White”标准误差的结果，这种标准误差不仅不容易受到离群值的影响，还可以处理异方差问题。

3. 带有Cluster稳健性检验

reg y x1 x2 x3, vce(cluster clustervar)

其中，`vce(cluster clustervar)`选项表示进行Cluster稳健性检验。这个命令会输出一个叫做“Cluster-Robust”标准误差的结果，这种标准误差可以处理样本中存在群组聚类的问题。

stata 稳健性检验

在 Stata 中，可以使用多种稳健性检验方法。以下是其中一些方法：

1. Huber-White 系数标准误差估计

可以使用 cluster、robust 或 vce(cluster ...) 命令选项来开启 Huber-White 稳健性方差估计，并对拟合后的模型进行估计稳健性检验。例如：

reg y x1 x2, robust
xtreg y x1 x2, fe vce(cluster id)

在上述命令中，robust 和 vce(cluster id) 分别开启了 OLS 回归和固定效应模型的稳健性方差估计。其中，vce(cluster id) 表示以变量 id 为聚类变量进行稳健性方差估计。如果模型中存在多个聚类变量，可以使用多个 cluster 命令选项。

2. 强劲正态分布检验

可以使用 ivreg2 命令的 j 和 ljf 命令选项进行强健正态分布检验。例如：

ivreg2 y (x1 = z1 z2) (x2 = z1 z2), j l(j) ljf

在上述命令中，j 命令选项开启弱稳健性检验，ljf 命令选项开启强健性分布检验。

3. Anderson-Darling 稳健性检验

可以使用 rtest 命令进行 Anderson-Darling 稳健性检验。例如：

rtest yhat, deresid

在上述命令中，yhat 是拟合后的预测值，deresid 是残差的偏离。如果 rtest 命令输出结果表明残差不符合正态分布，就说明线性回归模型不是最优的。

除了上述方法，还有其他稳健性检验方法，如 White 残差检验、Breusch-Pagan 残差检验、Huber’s M-estimator 和 Least Trimmed Squares 等。