estatvif命令的简单介绍

如何用Stata命令消除多重共线性问题

做变量间的相关只能大致判断变量间是否存在多重共线性，建议楼主用estat

vif或者coldiag2、collin等命令去通过检验统计量判断下变量间是否真的存在近似多重共线性（完全多从共线性stata建模时会直接omit掉）。若存在，可考虑用主成分回归；或者用逐步回归；或者用岭回归

stata面板数据vif检验的命令

首先，用xtset米；命令设置面板数据。

再用xtreg命令进行固定效应面板数据回归，后加f选项。得到结果后，用vif命令检验方差膨胀因子。

在做回归分析时发现一个问题，因变量y有缺失值，如果不用dropy==.命令，回归后vif检验小于10，如果采用dropy==.命令，回归后vif检验值一下子蹦到了27，在这两种处理方式的回归中

最后样本数是相同的，回归系数、显著性也相同，为啥就是vif检验值差异这么大？一定要用drop命令吗？求高手解惑！

logit回归stata如何计算VIF

logit回归stata如何计算VIF：

回归完成后,继续输入estatvif命令,即可得到方差膨胀因子。

如何运用stata12.0软件进行模型修正

你所说的模型修正问题，主要考虑模型的多重共线性问题、内生性问题、异方差问题这三种情况（当然，随着学习的深入，还会遇到其它更复杂的问题）。这些问题，通常可称为非经典假设情况下，如何对模型进行修正的问题。修正起来，方法也是有多种的。例如，拿多重共线性问题来说，可以用vif命令对模型进行检验。如果（1）最大的vif大于10，且（2）平均的vif大于1，则可判断模型存在多重共线性问题。存在这种问题一般情况就需要处理（当然也有时不需要处理）。处理的方法主要有：将一些解释变量并入误差项以减少其数量，先进行聚类分析，或因子分析后，再提取适当变量回归，另外就是用一种叫做对中的方法来处理。加油吧！这方面的技术问题挺多，但总的来说都是比较简单的。本人也是在学习过程中。由于篇辐所限，这里不好再写下去了。

stata怎么找造成多重共线性的原因

stata找造成多重共线性的原因：先用vif命令检测是否存在多重共线性，接着使用pca命令来做主成分分析找出主成分或者用stepwise命令来进行逐步回归。

容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。

统计功能

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。

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

用STATA怎么做VIF分析

首先要知道为什么要做vif，方差膨胀因子是用来检验多重共线性的，而多重共线性并不是必须解决的问题，只有当你对存在多重共线性的变量的系数感兴趣时才需要处理。例如X1，X2，X3，X4四个变量中，X1和X2存在多重共线性，而你只对X3，X4的系数感兴趣，那就可以不去管它，也就是说只要X3和X4的VIF值都没超过10就可以了。直接输入vif就可以了。