stata自相关检验-搜答案-神马作文网

是Canonicalcorrelations吗?helpcanonsysuseautocanon(lengthweightheadroomtrunk)(displmpggear_ratioturn)

differenceindifferencemodel?stata有这个命令你finditdiff安装然后helpdiff按照语法做即可再问：抱歉，因为之前没接触过，可以说的详细些么，把我当成初学者的

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-

原理：如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时（如果随机变量由事件定义的,也可以说,该分布函数）的影响,并在时间上两个事件和测序（B经过前期A）,那么我们可以说,A是B的原因./>剂量F统计量的概

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可以的,自相关本身就是检验一个序列自身（不同时期间）的相关程度.建模后所做的自相关检验,主要是针对残差序列进行DW检验,从原理上说用直接用来检验原序列也是可以的.但其实这样式错的,这涉及到非参的问题,

White检验 stata

Prob>chi2=0.0000表示拒绝“不存在异方差”的原假设,所以结果应该是“存在异方差”再问：您好，请问能再给我详细解释下prob>chi2的含义吗再答：Prob>chi2就是接受原假设的概率

如果自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾,则为自回归如果自相关系数截尾,偏自相关系数拖尾,则为自滑动平均单位根是检验平稳性

Durbin-Watsonstat

你尝试这在后面加AR或者MA来减小自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来

不通过应该就是不是2阶自相关,应该就是一阶的.

具体命令为tssetyear（year是指的时间变量,具体的看你的变量设定）这种设定是针对整个数据而言的.

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

一个分类进行描述统计的命令（sum的进阶版）：tabstatpriceweightlength,by(foreign)stat(mesdN)nototallongstub按照foreign分类,对pr

helpdwatson

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

Stata

F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验

后面加,sig如pwcorrxyz,sig注意逗号

面板数据貌似不容易造成自相关,但异方差还是经常存在的啊.做了回归以后再检验,不记得有什么问题啊,你再试试吧异方差是在回归后结果窗口上,view-residualtest里面怀特检验自相关就看dw统计量

DF检验：dfullerXADF检验：不含截距项和时间趋势-dfullerX,noconstantregresslags(n)含截距项但不含时间趋势-dfullerX,regresslags(n)含截