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線形モデル

      
回帰モデル

      
Stataは通常の回帰モデルのほかに操作変数モデル、条件付き線形回帰モデル、非線形最小二乗モデル、２段階最小二乗モデル、四分位回帰モデル
（メディアン回帰または残差最小化を含む）を使って推定を行ない、予測値、残差、標準残差、スチューデント化された残差、および下記の量を
計算することができる。

*　ラムゼイの回帰指定誤差検定（RESET - Ramsey regression specification error test）
*　分散拡大係数
*  クックの距離（影響解析）
*  COVRATIO
*  DFBETA
*  DFIT
*  ハット行列の対角要素（Hat Matrix）
*  残差、標準残差、スチューデント化された残差
*  予測値および残差の標準誤差
*  ウェルチの距離（Welsch distance)

*  分散不均一性に関する検定
   *  クックとウエイスバーグの分散不均一性に関する検定（Cook and Weisberg test）
   *  Sroetzerの順位検定（Sroetzer's rank test）
   *  情報マトリックス検定（Information Matrix test）
   *  カメロンとトレベディの分解（Cameron and Trevedi's decomposition）
   *  ホワイトの検定（White Test）

*  自己回帰に関する検定
   *  ダービン・ワトソン比（Durbin-Watson）
   *  ダービン・ワトソン統計
   *  Breusch-GodfreyのLM検定

*  ARCH LM検定

*  診断プロット
   *  てこ比プロット（Leverage Plot）
   *  コンポーネント・残差プロット
   *  てこ比プロット・残差平方プロット
　 *　残差・適合曲線プロット
 　*　残差・予測曲線プロット

*  固定効果モデル、変量効果モデル（fixed effect model, random effect model）
   *  標準または頑健標準誤差推定モデル（Huber/White推定）
   *  クラスター・データおよびサンプリング重みに関する頑健分散推定モデル
   *  頑健回帰モデル（robust regression）
　 *　ニュウェイ・ウエストの分散推定量（Newey-West estimator）
 　*　分散重み付け最小二乗モデル
 　*　GLM
 　*　横断的時系列データに対するGLS
 　*　リスト推定および信頼区間

*  同時系
   *  ３段階最小二乗回帰モデル
   *  ２段階最小二乗回帰モデル
   *  線形制約付きの回帰モデル
   *  時系列演算子

*  見かけ上無関係な回帰モデル（SUR）
   *  線形制約付きモデル
   *  時系列演算子

*  分数多項式回帰モデル（Fractional polynomial regression）
   *  変数に対する平均調整
   *  コンポーネント・残差プロット

*  四分位回帰モデル（Quantile regression）
   *  中央値、絶対偏差の総和の最小化
   *  Koenker-Bassetまたはブートストラップ標準誤差

 

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