stata共線性檢驗命令？vif命令測試了共線性。如果大于10，則存在嚴(yán)重的共線性。散點圖的粗細(xì)如何改變？全選-選擇邊框-線型(小三角形)-根據(jù)自己的需求選擇不同類型的線條和不允許粗細(xì)的線條。stat

stata共線性檢驗命令？

vif命令測試了共線性。如果大于10，則存在嚴(yán)重的共線性。

散點圖的粗細(xì)如何改變？

全選-選擇邊框-線型(小三角形)-根據(jù)自己的需求選擇不同類型的線條和不允許粗細(xì)的線條。

stata如何檢驗多重共性？

豪斯曼檢驗對固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型的判斷更為合理。多重共線性，你只需要做一個vif。Regy x1x2...x9vif如果結(jié)果大于10，說明存在嚴(yán)重的多重共線性，此時就需要減少解釋變量來減少共線性。然后做houseman測試。首先，面板數(shù)據(jù)Xtreg y x1x2...x7，fe固定效應(yīng)模型估計存儲Fe將標(biāo)準(zhǔn)誤差存儲為FXtreg y x1x2...x7，并且re隨機效應(yīng)模型分析估計存儲re將標(biāo)準(zhǔn)誤差存儲為re hausman re fe，因此我們可以看到結(jié)果。如果chicgt0，p值幾乎為0，則否定原假設(shè)，使用固定效應(yīng)模型。相反，使用隨機效應(yīng)模型。

stata怎么計算殘差平方和？

可以通過從實際觀察值中減去估計值(擬合值)來獲得殘差。殘差應(yīng)滿型的假設(shè)，并具有一些誤差性質(zhì)。利用殘差提供的信息來考察模型假設(shè)的合理性和數(shù)據(jù)的可靠性，稱為殘差分析。在回歸分析中，實測值與回歸方程預(yù)測值之差表示為δ。殘差δ服從正態(tài)分布N(0，σ2)。(δ-殘差均值)/殘差的標(biāo)準(zhǔn)差，稱為標(biāo)準(zhǔn)化殘差，用δ *表示。δ *遵循標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布n (0，1)。實驗點的標(biāo)準(zhǔn)化殘差落在(-2，2)區(qū)間外的概率≤0.05。如果某個實驗點的標(biāo)準(zhǔn)化殘差落在(-2，2)區(qū)間之外，則可以95%的置信度判定為異常實驗點，不會參與回歸直線擬合。擴展數(shù)據(jù):Stata 的功能:1。數(shù)值型變量數(shù)據(jù)的一般分析:參數(shù)估計、t檢驗、單因素和多因素方差分析、協(xié)方差分析、交互作用模型、平衡和非平衡設(shè)計、隨機效應(yīng)、多個均值的兩兩比較、缺失數(shù)據(jù)的處理、方差齊性檢驗、正態(tài)性檢驗、變量變換等。2.分類數(shù)據(jù)的一般分析:參數(shù)估計、列聯(lián)表分析(列聯(lián)系數(shù)、確切概率)、流行病學(xué)表分析等等。3.成績數(shù)據(jù)的一般分析:秩變換、秩和檢驗、秩相關(guān)等。4.相關(guān)與回歸分析:簡單相關(guān)、偏相關(guān)、典型相關(guān)，以及數(shù)十種回歸分析方法，如多元線性回歸、逐步回歸、加權(quán)回歸、百分位數(shù)(中位數(shù))回歸、殘差分析、強影響點分析、曲線擬合、隨機效應(yīng)的線性回歸模型等。5、其他功能:質(zhì)量控制、整群抽樣的設(shè)計效率、診斷測試評估、kappa等。