https://bbs.pinggu.org/thread-1020909-1-1.html

https://bbs.pinggu.org/thread-279830-1-1.html

http://www.pinggu.org/bbs/thread-598397-1-1.html

这也是周期帖了，在本版能搜出一堆帖子。

谢谢斑竹，我先学习一下

你以前写的程序里 0b.group#c.x1是什么意思，我怎么觉得写成0.group#c.x1就可以呢？我理解就是检验系数与组别的交乘项

https://bbs.pinggu.org/thread-1106900-2-1.html

Chow Test是一种统计方法用于检验模型在不同样本子集间是否存在结构变化或参数一致性。在你的例子中，你想要比较国有单位和其他单位两个子样本对工资(wage)的影响是否存在显著差异。

数据如下：
- 因变量：wage（工资）
- 自变量：eduyear（教育年限）、exp（经验）、exp2（经验的平方项）

首先，你需要确保两组数据在进行Chow Test之前满足普通最小二乘法(OLS)的基本假设。这包括但不限于正态性、同方差性和独立性。

接下来是执行Chow Test的具体步骤：

1. 将数据分为两个子样本：国有单位和其他单位。
2. 在每个子样本中分别估计工资模型，例如：
```
regress wage eduyear exp exp2 if worktype == "国有单位"
```
```
regress wage eduyear exp exp2 if worktype != "国有单位"
```

3. 记录下两个模型的残差平方和(RSS)。

4. 使用整个样本数据，将worktype作为虚拟变量加入到回归方程中：
```
regress wage eduyear exp exp2 i.worktype
```

5. 进行Chow Test。首先，计算限制模型（即合并样本模型）与无限制模型（即两个子样本的残差平方和之和）之间的RSS差异。然后，根据自由度(通常为解释变量数量+1)构造F统计量。

6. 利用F分布表或软件包中的F检验函数得到p值，判断两组工资方程中解释变量系数是否存在显著差异。如果p值小于你所设定的显著性水平（如0.05），则表示存在结构变化或参数不一致，即两组样本之间的模型有显著差异。

请注意，在使用Chow Test前应检查数据是否满足OLS假设条件，并确保你的回归方程中包含所有必要的解释变量和控制变量。否则，可能得到不准确的检验结果。

希望这能帮助你理解和执行Chow Test以比较国有单位和其他单位两组工资方程是否存在显著差异！

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