stata中怀特检验代码

在Stata中，怀特（White）检验通常用于检测异方差性，它是一种改进的广义加权最小二乘法（GLS），通过估计误差的条件方差来调整回归模型。以下是执行怀特检验的基本步骤：

1. 首先，你需要安装`hettest`或`ivreg2`等扩展包来进行这种高级检验。如果你还没有安装，可以输入：

   ssc install hettest

2. 假设你有一个名为`mydata`的数据集，其中包含变量`y`（因变量）、`x1` 至 `xn`（自变量）以及可能的解释异方差性的变量`z`。运行线性回归模型的基本命令通常是：

   reg y x1 x2 ... xn

3. 要执行怀特检验，你可以使用`hettest`命令，提供刚才的回归结果作为输入：

   hettest r(sd_y), white

这里`r(sd_y)`代表回归模型的标准误。

4. Stata会输出怀特统计量、p值以及异方差性的判断。如果p值小于显著性水平（如0.05），那么我们拒绝零假设，认为存在异方差性。

相关问题

stata 怀特检验代码

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。

用stata进行怀特检验，检验扰动项是否存在异方差

怀特检验（White test），也称为自相关稳健标准误测试，是用来检查回归模型中误差项的序列相关性（即异方差性的一种形式）。在Stata中，可以使用`hettest`命令来进行这个检验。以下是基本步骤：

1. 首先，运行普通最小二乘法（OLS）回归，获取残差 (`residuals`) 和估计的标准误差 (`se)。

regression_model = regress dependent_variable independent_variables
residuals = e(residuals)
se = sqrt(e(V))

2. 使用`hettest`命令，传入残差作为变量，并指定选项`cluster`（如果数据有特定的集群效应，如时间序列数据中的面板数据，需要加上集群信息）。

hettest residuals, cluster(cluster_variable)

3. 如果返回结果显示P值小于显著性水平（通常选择0.05或0.01），那么就拒绝原假设（没有异方差），说明存在序列相关性，这时需要考虑使用其他稳健回归方法，比如广义加权最小二乘法（GLS）、岭回归（Ridge regression）或权重最小二乘法（WLS）。