stata多重共线性怎么操作 stata共线性检验命令？
stata共线性检验命令？
vif命令测试了共线性。如果大于10，则存在严重的共线性。
散点图的粗细如何改变？
全选-选择边框-线型(小三角形)-根据自己的需求选择不同类型的线条和不允许粗细的线条。
stata如何检验多重共性？
豪斯曼检验对固定效应模型和随机效应模型的判断更为合理。多重共线性，你只需要做一个vif。Regy x1x2...x9vif如果结果大于10，说明存在严重的多重共线性，此时就需要减少解释变量来减少共线性。然后做houseman测试。首先，面板数据Xtreg y x1x2...x7，fe固定效应模型估计存储Fe将标准误差存储为FXtreg y x1x2...x7，并且re随机效应模型分析估计存储re将标准误差存储为re hausman re fe，因此我们可以看到结果。如果chicgt0，p值几乎为0，则否定原假设，使用固定效应模型。相反，使用随机效应模型。
stata怎么计算残差平方和？
可以通过从实际观察值中减去估计值(拟合值)来获得残差。残差应满型的假设，并具有一些误差性质。利用残差提供的信息来考察模型假设的合理性和数据的可靠性，称为残差分析。在回归分析中，实测值与回归方程预测值之差表示为δ。残差δ服从正态分布N(0，σ2)。(δ-残差均值)/残差的标准差，称为标准化残差，用δ *表示。δ *遵循标准正态分布n (0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间外的概率≤0.05。如果某个实验点的标准化残差落在(-2，2)区间之外，则可以95%的置信度判定为异常实验点，不会参与回归直线拟合。扩展数据:Stata 的功能:1。数值型变量数据的一般分析:参数估计、t检验、单因素和多因素方差分析、协方差分析、交互作用模型、平衡和非平衡设计、随机效应、多个均值的两两比较、缺失数据的处理、方差齐性检验、正态性检验、变量变换等。2.分类数据的一般分析:参数估计、列联表分析(列联系数、确切概率)、流行病学表分析等等。3.成绩数据的一般分析:秩变换、秩和检验、秩相关等。4.相关与回归分析:简单相关、偏相关、典型相关，以及数十种回归分析方法，如多元线性回归、逐步回归、加权回归、百分位数(中位数)回归、残差分析、强影响点分析、曲线拟合、随机效应的线性回归模型等。5、其他功能:质量控制、整群抽样的设计效率、诊断测试评估、kappa等。
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