1、我们就是使用系统自带的数据做RESET检验sysuse auto解释:导入系统中自带的数据autodescirbe解释:看看数据的构成
2、reg price rep78 headroom trunk weight length解释:对数据进行回归
3、使用y的拟合值进行RESET检验estat ovtest发现p的拟合值为0.051这个数比较接近拒绝域,我们认为我们可能遗漏了高次项。
4、直接使用解释变量的高次项进行RESET检验estat ovtest,rhs解释:添加了选项rhs,发现在5%的水平上拒绝原假设,认为遗漏了高阶非线性项。
5、现在我们假设price与mpg的平方项有关系gen mpg2=mpg^2reg price rep78 rep782 headroom trunk weight length发现俱蒉檑诟回归结果并不显著,我们在换下一项
6、经过数次尝试之后,笔者发现gen wight2=weight^2reg price rep78 weight2 headroom trunk weight len爿讥旌护gth效果显著除此之外,在实际操作中,如果发现RESET检验通不过,那么你可能需要多次进行检验和尝试。下面的图3是我成功的例子,可以发现我开始添加的其他两项效果并不好,主要是通过经济学意义的思考,不能单纯的靠试验,在添加过之后,可以再进行RESET检验,如果通过了说明效果是很好的。