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* * 线性回归的典型输出： Stata会报告如下结果：方差分解，整体显著性检验的F统计量及相应的p值，R平方，调整后的R平方，MSE的平方根（亦即对σ的估计），系数估计，系数估计的标准差，t值，显著性检验的p值，置信区间。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 回归后可以对系数做假设检验： 对单个参数的检验 test labor （检验labor的系数是否显著） test labor = 1 （检验labor的系数是否为1） 对多个参数的检验 test labor capital（零假设为labor和capital的系数都不显著） test labor=capital （检验labor和capital的系数是否相等） test labor+capital=1 （检验labor和capital的系数之和是否为1） * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 回归后一般要做回归分析，检验是否存在异常的观测，以及是否有异方差，自相关，共线性。回归分析一般依据回归残差进行。此时最重要的命令是predict，可以使用help predict指令来了解它。 predict命令主要的功能如下： 拟合值相关 predict yhat （yhat是任意指定的变量名，以下皆如此） predict e, resid （e是任意指定的变量名） * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 对模型的检验： 多重共线性检验： vif （variance inflation factors或方差膨胀因子。对每一个解释变量，都可以计算其方差膨胀因子。该因子越大，相应的变量越有可能是其它变量的线性组合。） 异方差检验 hettest (test for heteroskedasticity) hettest x1 （同上，但此时我们有理由怀疑异方差可写成变量x1的函数） 自相关检验 dwstat （Durbin-Watson自相关检验） durbina （Durbin-Watson h统计量） bgodfrey （Breusch-Godfrey LM 统计量） * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 6.1 文件和系统管理 insheet (导入外部数据） use (使用已有的数据文件） save (保存数据文件） log using / log close （log文件操作） cd (改变默认路径） set memory (设置memory 大小） clear (清空memory） help / findit(查询帮助文档） * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 6.2 数据管理 list (展示数据) describe （数据文件的整体描述） rename(改变变量名) generate(生成新变量) replace(对现有变量重新赋值) drop(删除变量或观测) keep(保留变量或观测) sort(观测重排) merge / append(数据文件的合并) xi(生成虚拟变量) * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 6.3 描述统计 summarize tabstat sktest /swilk /ladder /gladder /qladder (正态性检验) tabulate correlate、pwcorr(计算多个变量两两之间的相关系数) * Evalua