fgls回归命令,fgls回归eviews怎么做

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本文目录一览：

• 1、STATA中面板数据回归可以不做检验直接用FGLS进行回归吗?回归后还需要怎...
• 2、计量经济学中ols估计和固定效应模型有什么区别?
• 3、回归分析都有哪些方法?
• 4、数据分析干货集合贴:方差分析!知乎最全!
• 5、用stata做fgls怎么回归
• 6、异方差性问题如何处理?

STATA中面板数据回归可以不做检验直接用FGLS进行回归吗?回归后还需要怎...

1、打开Stata15分析软件，点击左上角的“file”选项，然后点击“import”。点击“import”后，选择“Excelspreadsheet”选项。在新弹出的界面中，点击右上角的“browser”选项，加载需要的数据。

2、首先生成一个自变量和一个因变量。点击Statistics|linear model and related|linear菜单。在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。

3、因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计，并可以对其进行OLS下的t检验和F检验。

计量经济学中ols估计和固定效应模型有什么区别?

1、fe是固定效应模型 ，re是随机效应模型 。面板数据模型简介，包括：FE，RE，二维固定效应模型 ，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等。

2、从全样本结果来看，产业政策的影响显著为负，采用固定效应模型回归的第。列于估计的结果没有太大区别，说明产业政策降低了全要素生产率。

3、式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。

4、固定效应模型有n个不同的截距，其中一个截距对应一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。

5、相反，随机效应模型假定个体之间的异质性是随机的，并认为样本中每个个体的影响是来自一个全局分布的随机变量。因此，个体之间的影响是随机的，并且可能会对总体产生影响。

6、用reg做是混合OLS回归，而用xtreg做的是固定效应模型，两者存在着不同额。隐含的原始假定是个体间不存在异质性。两者间自然存在着区别额。

回归分析都有哪些方法?

线性回归 线性回归是数据分析法中最为人熟知的建模技术之一。它一般是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种数据分析法中，由于变量是连续的，因此自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

回归分析方法中包括：一元线性回归、多元线性回归。

回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法，它主要是通过因变量Y与影响它的自变量Xi（i1，2，3…）之间的回归模型，衡量自变量Xi对因变量Y的影响能力的，进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。

回归分析是统计学中用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的方法，应用范围极为广泛。根据涉及变量的数量，回归分析可以分为一元回归和多元回归分析。

如果数据中有异常值，常见的解决办法是先把异常值去除掉，但有的时候确实无法去除掉异常值，此时可考虑使用稳健回归分析模型。

数据分析干货集合贴:方差分析!知乎最全!

方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。方差分析可用于多组数据，比如本科以下，本科，本科以上共三组的差异。

所以是同一个总体，可以用方差分析来分析不同性别客单价的差异；但如果想分析这个店铺中口红品类的用户购买率和其他店铺口红品类的用户购买率的差异，就不能用方差分析，因为这两个用户群体不是来自同一个总体。

方差分析结果中出现null值？如果说某类别的数据标准差为0为null值，此时进行方差分析或方差齐检验，Welch方差或Brown-Forsythe方差时，均可能导致计算不出相关指标。

用stata做fgls怎么回归

1、首先在数据视图窗口编辑入数据，在变量视图窗口进行编辑，根据每个变量德 类型，宽度等属性进行输入，如图所示。然后点击【分析】-【回归】【线性L】即可出现下图。

2、注意adds命令面向的是成对的对象，因此不能直接把保存在e（）中的结果adds，而是要把结果的名称写在前面后再添加结果。

3、用reg命令就可以了，例：reg X Y Z J U 回车就可得到结果。其中x是因变量，自变量列于因变量后面，可以进行各种检验。

异方差性问题如何处理?

加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度。

数据变换：通过对数据进行变换，可以消除或减小异方差的影响。常用的数据变换方法有对数变换、平方根变换和倒数变换等。这些变换可以使数据的分布更接近正态分布，从而减小异方差的影响。

权重最小二乘法是一种常见的解决异方差问题的方法。它通过对误差项进行加权，将不同方差的误差项进行调整，使得回归分析结果更加准确。

解决异方差问题一般有三种办法，分别是 数据处理（取对数） 、 Robust稳健标准误回归 和 FGLS法 ；三种办法可以同时使用去解决异方差问题。

深刻理解异方差性的实质、异方差出现的原因、异方差的出现对模型的不良影响（即异方差的后果），掌握估计和检验异方差性的基本思想和修正异方差的若干方法。

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