Stata：标准误，标准误

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1. 标准误校正新发展
2. 传统假设检验存在的问题
- 2.1 异方差问题
- 2.2 聚类与序列相关性
- 2.3 多重假设
3. 数值方法的渐进改进
- 3.1 经典自举
- 3.2 残差和原始自举
- 3.3 随机推断
4. 相关推文

1. 标准误校正新发展

近年来，应用经济学领域在校正标准误方面取得了许多新进展。本文将综合这些进展，并结合相应的 Stata 命令来解决传统 OLS 回归中出现的问题，如异方差、聚类与序列相关性，以及检验多重假设。除此之外，还涉及数值方法的改进，如自举法以及随机化推理。

关于计算正确的标准误和检验统计量，我们提出三项具体建议：

首先，应用经济学家应该明确知道数据在假设检验的过程中会出现的问题，以及问题的根源；
其次，现代统计软件和计算功能十分强大，各类解决方法都有对应的 Stata 命令，应加强实际操作；
最后，由于复杂的抽样策略和研究设计方法，标准误有较大误差。在这些情况下，运用自抽样 (bootstrap) 可以计算出估计量或检验统计量分布的近似值，这个值接近于基于渐近理论计算出的值甚至更加准确。所以，通过自抽样进行渐近细化应该成为一种标准做法。

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