第七讲异方差、多重共线性、逐步回归

本文探讨了在统计分析中遇到的异方差问题及其检验方法,包括使用rvfplot和rvpplot图进行直观判断,通过BP检验进行正式测试。同时,文章也讨论了多重共线性的检测与解决策略,如使用VIF值和逐步回归方法。最后,提到了内生性问题,为读者提供了全面的数据分析视角。

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球型扰动项

1648545-20190828085626928-794776034.png

异方差

https://www.zhihu.com/question/311499113/answer/594763791
图中可知 存在异方差 越变越大

1648545-20190828095316835-1777897604.png

检验异方差

画图只是大致看一下
rvfplot (画残差与拟合值的散点图)
rvpplot (画残差与自变量x的散点图)

1648545-20190828104017647-148057258.png

步骤

  • regress 进行多元回归
  • 然后用rvfplot 进行画图

    1648545-20190828104817467-807550295.png

  • 因为拟合值出现负数 我们进行看看 y 的密度分布

    保存用graph export 名字.png ,replace

    1648545-20190828105014258-463153159.png
    得出分布不均匀

  • 用summarize 指标 ,d

    1648545-20190828105510690-1528083306.png

异方差检验

  • BP 检验 estat hettest ,rhs iid
    p<0.05 拒绝原假设(不存在异方差) 得出存在异方差

    1648545-20190828105836646-690586463.png

  • 怀特检验 原假设 :不存在异方差
    estat imtest ,white 貌似搞不定

  • 消除异方差
    OLS + 稳健标准误
    regress ....... ,r
    答案 跟 regress 原本那个可能不一样

    1648545-20190828121009028-1104551649.png

多重共线性

1648545-20190828122008439-259750078.png

1648545-20190828121254084-1775912605.png

  • 检验 vif 值 estat vif

    1648545-20190828122157310-603443818.png
    1648545-20190828122502492-210279426.png

  • 存在多重共线性问题 不能轻易就删除对应的变量

    1648545-20190828122657614-646553583.png

  • 解决 有 向前逐步回归 + 向后逐步回归 推荐后者
    stepwise regress y x1 x2 .... , pe(#1)
    stepwise regress y x1 x2 .... , pr (#2)
    如果筛选后的很多 ,降低 #1/#2 ,反的增加

    1648545-20190828122954142-28710438.png

  • 内生性

    1648545-20190828124610048-352417444.png

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