在regress命令中加入“robust”选项是什么意思

在regress命令中加入“robust”选项，是用于计算Huber-White标准误的一种方法。Huber-White标准误是一种异方差稳健的标准误估计方法，可以在存在异方差问题时，提高回归模型参数估计的精确度和可靠性。

在regress命令中加入“robust”选项后，Stata会计算回归模型的异方差稳健标准误，并根据此标准误进行t检验和F检验。具体来说，当计算t值或F值时，Stata会将标准误替换为异方差稳健的标准误，从而得到异方差稳健的假设检验结果。

需要注意的是，加入“robust”选项只能处理异方差问题，而不能处理其他类型的偏误问题，如序列相关等。因此，在实际应用中，需要根据数据的特点和模型的假设，选择适当的方法进行偏误处理和模型拟合。

相关问题

matlab中 regress和fitglm区别是什么

在MATLAB中，`regress`和`fitglm`是两个用于回归分析的函数，它们之间有一些区别。

1. 用途：
- `regress`函数用于线性回归分析，适用于只有连续型自变量（或称为解释变量）的情况。它可以通过最小二乘法拟合线性模型。
- `fitglm`函数用于广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），适用于多种类型的回归分析问题，例如线性回归、逻辑回归、泊松回归等等。它可以处理连续型和分类型的自变量，并且可以指定不同的误差分布和链接函数。

2. 输入参数：
- `regress`函数的输入参数包括因变量和自变量矩阵。
- `fitglm`函数的输入参数除了因变量和自变量矩阵外，还可以指定误差分布和链接函数等。

3. 输出结果：
- `regress`函数返回的结果包括回归系数、残差等。
- `fitglm`函数返回的结果包括模型对象，可以通过该对象获取回归系数、残差、预测值等。

4. 功能扩展：
- `fitglm`函数提供了更多功能，例如可以进行模型选择和比较、对变量进行转换和交互作用等。

综上所述，`regress`适用于简单的线性回归分析，而`fitglm`适用于更复杂的回归分析问题，并且提供了更多的功能和灵活性。选择使用哪个函数取决于你的数据和分析需求。

stata中LSDV的程序命令是什么

在 Stata 中，LSDV（Least Squares Dummy Variables）的程序命令是 `regress`，使用 `i.` 来指定哑变量。例如：

regress y x i.group1 i.group2 i.group3

其中，`group1`、`group2` 和 `group3` 是分组变量，使用 `i.` 来指定为哑变量。这将会在回归中包括三个哑变量，分别对应三个分组变量的不同取值。