ols回归如何选择合适标准误及Stata代码

在OLS回归中，通常有三种选择标准误的方法：普通标准误（OLS）、异方差-稳健标准误（White）、聚类标准误（Cluster）。

普通标准误（OLS）假设误差项的方差是恒定的，即同方差性。当误差项方差不恒定时，OLS的标准误会被低估，导致t值和p值的偏差。因此，当存在异方差性时，应该使用异方差-稳健标准误（White）或聚类标准误（Cluster）。

异方差-稳健标准误（White）是一种校正异方差性的方法，它可以通过调整标准误来消除异方差性对OLS估计的影响。White标准误的计算方法是基于OLS估计的残差平方和的加权平均数，其中权重是残差的平方。White标准误通常比OLS标准误大，因为它考虑了异方差性的影响。

聚类标准误（Cluster）是一种校正异方差性的方法，它可以通过将数据分组来消除异方差性对OLS估计的影响。聚类标准误的计算方法是将数据分组，然后在每个组内计算OLS估计的标准误。聚类标准误通常比White标准误大，因为它考虑了异方差性和数据分组的影响。

在Stata中，可以使用以下命令来计算不同类型的标准误：

普通标准误（OLS）：

reg y x1 x2 x3

异方差-稳健标准误（White）：

reg y x1 x2 x3, vce(robust)

聚类标准误（Cluster）：

reg y x1 x2 x3, vce(cluster id)

其中，id是分组变量的名称。