statasem怎麼檢驗

1、Stata F檢驗怎麼做

F檢驗又叫方差齊性檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。

從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗。

(1)statasem怎麼檢驗擴展資料

注意事項

F檢驗對於數據的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，Levene檢驗, Bartlett檢驗或者Brown–Forsythe檢驗的穩健性都要優於F檢驗。 F檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的數據無法滿足均是正態分布的條件時，該數據的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果數據符合正態分布，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用F檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。

參考資料來源：網路-F檢驗

2、Stata怎麼做虛擬變數的描述性檢驗

做分類數據的統計描述即可

3、stata 隨機效應後怎麼檢驗命令

stata中面板數據隨機效應異方差檢驗操作命令是什麼? 最佳答案 niuniuyiwan 查看完整內容 Re本身已經較大程度的考慮了異方差問題,

4、如何用stata進行平穩性檢驗

用stata進行平穩性檢驗的方法：
1、點擊面板上的額ADF檢驗
2、在打開的對話框中輸入命令專dfuller，就開始屬了平穩性檢驗

Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

Stata 的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近 20 年發展起來的新方法，如 Cox 比例風險回歸，指數與 Weibull 回歸，多類結果與有序結果的 logistic 回歸， Poisson 回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。

5、用stata做SEM結構方程，如何看擬合優度系數如GFI，AGFI等系數？

最好是大於0.9,甚至於大於0.95,這些擬合指標的臨界值都是通過大量的數據模擬得到的,也就是說如果達不到這些指標,模型很可能就是誤設模型,不過我也有看到一篇數據模擬的論文里提到當樣本量小於500的時候,srmr是最合適的指標,如果小於0.05,可以肯定模型正確,若大於0.08,可以肯定是誤設的（適用於數據正態時,偏態時大於0.11認為模型誤設）,而其他的擬合指標表現不穩定,那這個時候主要參考srmr就可以,其他的指標過得去就行,如果樣本量大於1000,NNFI,CFI,IFI這些指標比較合適,0.95以上可以認為模型正確,0.85以下可以斷定模型錯誤（適用於數據偏態時,正態時0.95以下即認為誤設）
你自己根據自己的的數據情況看吧,對於你提到的指標,我相信90%的文獻都說是0.9以上為標準的,這個經驗值還是很可信的,如果你不是正在寫論文,那完全可以接受這個結果,如果你一定想要結果好,那就要麼好好處理處理數據,重新做一下結構方程的分析,要麼就找到相關的文獻支持,以表明你用0.9以下的指標數值是合理的
如果是論文答辯或者發論文,只是0.8過一些那很可能要被答辯老師或者審稿人質疑的,接近0.9應該還勉強可以

6、stata相關系數顯著性檢驗檢驗命令

pwcorr 變數1 變數2 ……,sig
結果中系數下面一行就是顯著性水平（是零相關的概率）

7、stata中怎樣進行D檢驗

建議做swilk檢驗

8、有誰知道Stata中怎麼檢驗自相關啊！！！！急求答案。使用什麼命令呢？

DW檢驗被常用來檢驗模型中的自相關的。stata中做法為：after
regression，choose
command:
estat
dwatson

9、怎樣用stata進行回歸分析和檢驗

用stata進行平穩性檢驗的方法：
1、點擊面板上的額ADF檢驗
2、在打開的對話框中輸入命令dfuller，就開始了平穩性檢驗

Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

Stata 的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近 20 年發展起來的新方法，如 Cox 比例風險回歸，指數與 Weibull 回歸，多類結果與有序結果的 logistic 回歸， Poisson 回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。

10、怎麼用STATA檢驗時間序列數據的異方差和自相關

一般來講，時間序列數據較少出現異方差現象，更多地是序列相關問題。
用stata軟體實現異方差的檢驗，最直觀的是用圖示法。作出殘差關於某一解釋變數的散點圖，具體的命令如下：
reg 被解釋變數名 解釋變數名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解釋變數名
此外，還有white檢驗、G-Q檢驗和Breuch-Pagan LM檢驗。white檢驗不是stata官方的命令，需要單獨下載補丁，G-Q檢驗則需要對變數有較多的先驗認識。我重點介紹一下B-P LM檢驗在stata中的實現：
在執行完回歸指令regress以後，用 hettest 變數名 這個命令就能實現。其中變數名只包括除常數項以外的所有解釋變數名稱。你可以逐個命令進行操作，也可以用批處理的方式來實現。至於檢驗的原理不用在這里說了吧？不太明白的話建議查查書。
序列相關性的檢驗
1、D-W檢驗
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y為被解釋變數 x為解釋變數，執行上述命令便可得到D-W值，不過該檢驗存在無法判斷的盲區且只能對一階自相關進行檢驗)
2、Box and Pierce's Q 檢驗
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n為滯後階數，可以由少及多嘗試幾次）