stata的平稳性检验如何判断

differenceindifferencemodel?stata有这个命令你finditdiff安装然后helpdiff按照语法做即可再问：抱歉，因为之前没接触过，可以说的详细些么，把我当成初学者的

原理：如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时（如果随机变量由事件定义的,也可以说,该分布函数）的影响,并在时间上两个事件和测序（B经过前期A）,那么我们可以说,A是B的原因./>剂量F统计量的概

熟悉的很,有的啊去过呢,我想对的有｀｀

看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.

Prob>chi2=0.0000表示拒绝“不存在异方差”的原假设,所以结果应该是“存在异方差”再问：您好，请问能再给我详细解释下prob>chi2的含义吗再答：Prob>chi2就是接受原假设的概率

接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.

滞后期不是随便选的,不同的滞后期对结果影响很大.一般用AIC和SC准则确定滞后期,当这两个值同时达到最小时为最优滞后期.

一个分类进行描述统计的命令（sum的进阶版）：tabstatpriceweightlength,by(foreign)stat(mesdN)nototallongstub按照foreign分类,对pr

在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析.　　附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下.　　里面在提到metareg命令时,列举了

⑴随机时间序列{}（t=1,2,…）的平稳性条件是：1）均值,是与时间t无关的常数；2）方差,是与时间t无关的常数；3）协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

你的这个序列含单位根,是非平稳的但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗?如果都带着还是这种结果只能差分一次了

这个输出结果应该这样看：从上往下分为2个部分最上面的部分是ADF检验的结论部分,看的时候看prob这列的值,这个越小就表明越不可能存在单位根,小的标准就看你选择置信水平,比如你选择5%,那么小于5%就

首先,不是所有的数据都需要进行平稳性检验,只有时间序列数据需要其次,这跟相关系数没关系再次,一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致.

是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问：就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值

t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.

平稳看PROB值,小于0.05就是平稳

回归有很多种呀,你要做哪种回归?如因变量y对自变量x的线性回归：regressyx因变量y对自变量x1、x2、x3的线性回归：regressyx1x2x3因变量为二分变量的y对自变量x1、x2、x3的

DF检验：dfullerXADF检验：不含截距项和时间趋势-dfullerX,noconstantregresslags(n)含截距项但不含时间趋势-dfullerX,regresslags(n)含截