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stata中进行异方差检验的指令

时间: 2024-05-13 07:17:26 浏览: 245

图形检验与怀特检验-em算法详细例子及推导

15.3 图形检验与怀特检验简单情形对如下的线性回归模型 ii ii i ii iii xii xii i Ne exy σσ σσ σσ σ ββ = = = ++= 2 22 2 2 10 )( )( )( ),0(~ 显然（i）不存在异方差，而（ii）和（iii）存在异方差。模拟出数据，然后分别用图形和怀特检验看是否能正确检验出异方差。 *===========================begin==================================== clear set obs 1000 gen x=uniform() gen u1=invnorm(uniform()) //同方差的误差结构 gen u2=x^2*invnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u2i~N(0,xi 2 ) gen u3=x*invnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u3i~N(0,xi) gen y1=1+5*x+u1 gen y2=1+5*x+u2 gen y3=1+5*x+u3 reg y1 x rvpplot x //残差图,以残差为Y轴，以Y的拟合值^Y为X轴 imtest,white //怀特检验，零假设为同方差 reg y2 x rvpplot x //残差图，以残差为Y轴，以x为X轴 imtest,white //怀特检验 reg y3 x rvpplot x imtest,white *===========================end==================================== 多元情形二元线性回归模型

在Stata中进行异方差检验可以使用hettest命令。该命令可以用于OLS回归、二元Logit回归、Probit回归等模型，其中有多种异方差检验方法可供选择。以OLS回归为例，假设你已经拟合了一个线性回归模型，命名为“myreg”，可以使用以下命令进行异方差检验： ``` hettest, name(myreg) ``` 其中，name()选项指定了要检验的模型名称。执行该命令后，Stata会输出多个异方差检验结果，包括Breusch-Pagan检验、White检验、Koenker-Bassett检验等。通常情况下，如果其中任意一种检验的p值小于0.05，则说明存在异方差问题。如果你想使用特定的异方差检验方法，可以使用下列命令： ``` hettest, name(myreg) testname ``` 其中，testname可以是以下方法之一：Breusch-Pagan、Cook-Weisberg、White或Koenker-Bassett。

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