/*下载外源包*/ssc install whitetstfindit esttatfindit esttab/*white经验，异方差检验*/estat imtest, white/* 只需要看prob>chi2 的概率*//*如果prob>chi2 的概率小于0.05，就拒绝原假设，存在异方差 *//*存在异方差后要对异方差进行处理*/reg y fdipredict e,r/*生

（无任何处理：y11）1、取对数y122、加r--y133、WLS加权最小二乘法y141、取对数gen lny=log(y) /*生成新变量lny*/gen lnfdi=log(fdi) /*生成新变量lnfdi*/reg lny lnfdi /*取对数后的自变量因变量进行回归*/est sto yl22、robust稳健标准误reg y fdi,r...

异方差检验有两种方法：1、残差图2、white检验1、残差图（一般不用这个，这个只是粗略）代码：reg y fdirvfplot, yline(0)rvpplot fdi , yline(0)（1）对y和fdi回归：（2）画出残差与拟合值（y bar）散点图：（3）画出残差与fdi（自变量x）的散点图：2、white检验：代码：ssc install whitetstestat imtest, w

利用stata的内部数据来进行回归代码：sysuse autosysuse dir/*可以看到所有的数据*/su price mpg foreignreg price mpgpredict u,residual /*新变量u=每一个观测的残差*//*生成残差u需要紧接着回归*/mpg和price在0.01显著性水平上负相关。利用回归得出的结果...

异方差检验有两种方法：1、残差图2、white检验1、残差图（一般不用这个，这个只是粗略）代码：reg y fdirvfplot, yline(0)rvpplot fdi , yline(0)（1）对y和fdi回归：（2）画出残差与拟合值（y bar）散点图：（3）画出残差与fdi（自变量x）的散点图：2、white检验：代码：ssc install whitetstestat imtest, w