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如何進行stata中的異方差檢驗操作及其分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
回歸分析診斷中的異方差檢驗是重要的內容之一，它有多種檢驗方法，包括圖示法、BP檢驗、懷特檢驗等，這里介紹如何使用stata進行BP檢驗、懷特檢驗，并對結果如何進行分析與判斷。
1
這里選取美國波士頓房貸數據作為示例，其樣本有506個，數據展示如下：
這里建立如下回歸模型：
用stata進行估計，代碼為：
regress lprice lnox ldist rooms stratio
結果為：
2
首先進行BP檢驗：
根據stata估計結果，采用BP檢驗來判斷方程是否存在異方差，B-P檢驗的基礎原理就是通過輔助回歸的R^2,來檢驗是否存在異方差的情況。
首先默認以擬合值y_hat來檢驗，代碼為：
estat hettest,iid
這里邊iid：表示擾動項獨立同分布（不加默認是正態分布）
得到結果：
結果表明，在給定α=0.05的情況下,BP檢驗的卡方統計量chi2（1）=127.21，對應p值為0.000<0.05，拒絕方程不存在異方差的原假設，說明方程存在異方差。
還可以對某些解釋變量進行輔助回歸，命令如下：
estat hettest lnox ldist rooms stratio, iid
得到結果：
在給定α=0.05的情況下,BP檢驗的卡方統計量chi2（4）=69.87，對應p值為0.000<0.05，拒絕方程不存在異方差的原假設，說明方程存在異方差。
3
接下來是懷特檢驗：
根據stata估計結果，采用懷特檢驗來判斷方程是否存在異方差，代碼為：
estat imtest,white
得到結果：
在給定α=0.05的情況下,BP檢驗的卡方統計量chi2（14）=143.98，對應p值為0.000<0.05，拒絕方程不存在異方差的原假設，說明方程存在異方差。
以上是BP檢驗、懷特檢驗的基本形式，還可以根據自己的需求，在上述命令的基礎上，進行改進，得到想要的結果。
關于如何進行stata中的異方差檢驗操作及其分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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