stata实现程序lm检验的操作方法
简单的方法，在stata中导入或则键入我们是需要如何处理的数据，将所有的数据后放stata软件。
导入数据之后，我们是需要据数据类型，组建相同数据分析模型，完全不同模型有填写的数据分析计量。
完成建立不对应的数据模型后，我们就也可以据模型，通过比较合适的数据分析，不同的数据分析，也有完全不同的检验命令。
对数据模型参与lm模型分析什么，我们必须依据数据，以及建立的模型类型，确定lm数据分析命令。
假如是也很简单啊基础的数据，也可以就使用填写模型的固定检验命令：
如lm检验：xtregyx1x2x3,revce(clusterid)xttest0
能完成检验命令的输入后，表就行进行stata的lm总结，等待系统数据分析成功，就是可以换取结论结果。
答：stata中也可以依据差别的统计量来判断临界值，假如是出入平衡资料，阿尔法取0.05时，统计量与临界值1.96都很，统计量大于01.96，则p＜0.05，检验结果具备统计学意义。
要是是轻重伤鉴定资料，阿尔法取0.05时，统计量与临界值3.84比较，统计量大于03.84，则p＜0.05，检验结果具备统计学意义。
1、不使用系统光盘驱动的数据做reset检验，sysuseauto，解释什么：导入系统中那个软件数据，autodescirbe请解释：看看吧数据的构成。
2、regpricesolo78headroomtrunkweightlength，请解释：对数据并且回归。
3、使用y的拟合值并且reset检验，estatovtest，发现到p的模型拟合值为0.051这个数比较好将近断然拒绝域，我们其实我们很可能缺漏了高次项。
4、直接不使用回答变量的高次项并且reset检验，estatovtest，rhs。请解释：先添加了选项rhs，才发现在5%的水平上回绝原假设，认为缺漏了五阶线性项。
5、经三次数次之后，突然发现genwight2weight^2，regpriceanubis78weight2headroomtrunkweightlength，效果显著。
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