stata做lm检验semslm

1、用stata进行稳健性检验

R方只是其中之一的参考要素

一般面板数据比时间序列的回归的R2低的很

不过，你还是尽量找找其他原因，比如变量，模型等原因

2、如何用stata进行信度和效度检测

STATA 12以后增加SEM
你先查一下帮助：
h alpha
h sem
其他的信效度用相关就可以了

3、Stata怎么做LM，LR和Wald检验

：在logit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准，它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值

4、怎么用STATA检验时间序列数据的异方差和自相关

一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
reg 被解释变量名 解释变量名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名 这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）

5、怎样用stata进行回归分析和检验

用stata进行平稳性检验的方法：
1、点击面板上的额ADF检验
2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

6、stata做空间面板数据的LM检验，之前已经做过了SDM回归，可是就是显示Wx is not found。求问求回答。

搜一下：stata做空间面板数据的LM检验，之前已经做过了SDM回归，可是就是显示Wx is not found。求问求回答。

7、如何用stata进行时间序列的协整检验，需要具体的操作指令和解释。

1、首先打开笔者准备 的数据集，然后观察对数据集进行初步的观察。通过观察可以得知t是时间变量，第一步应该设定变量t为时间表示。

2、对已有的数据进行回归reg y x1 x2 x3。

3、如果实际应用中的数据是时间序列，那么有很大可能性存在自相关性，所以我绘制残差与残差滞后的散点图，来观察是否存在自相关性。

4、可以进一步画一下，二阶滞后的散点图，woway scatter e1 L2.e1 || lfit e1 L2.e1观察直线几乎，是水平的，初步判断不存在2阶滞后的自相关。

5、进一步可以使用stata绘制残差的自相关图ac e1，解释：1.ac代表的是autocorrelation，如下图所示就完成了。

8、stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr 变量1 变量2 ……,sig
结果中系数下面一行就是显著性水平（是零相关的概率）

9、怎么用STATA检验时间序列数据的异方差

一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
reg 被解释变量名 解释变量名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名 这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）

10、stata中BP检验和LM检验是一样的吗

BP（Breush-Pagan）其实是指提出这个判断随机效应判别方法的人，他具体提出的方法就是进行LM检验，来检验个体和时间因素是否存在。

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等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。

(10)stata做lm检验semslm扩展资料：

引物有多种设计方法，由PCR在实验中的目的决定，但基本原则相同。

PCR反应中有两条引物，即5′端引物和3′引物。设计引物时以一条DNA单链为基准（常以信息链为基准），5′端引物与位于待扩增片段5′端上的一小段DNA序列相同；3′端引物与位于待扩增片段3′端的一小段DNA序列互补。

引物设计的基本原则：

①引物长度：15-30bp，常用为20bp左右。

②引物碱基：G+C含量以40-60%为宜，G+C太少扩增效果不佳，G+C 过多易出现非特异条带。ATGC最好随机分布，避免5个以上的嘌呤或嘧啶核苷酸的成串排列参照。熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上，Stata的ado文件（高级统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。

Stata其统计分析能力远远超过了SPSS，在许多方面也超过了SAS，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快。