谢谢回复。你说的wls是指用regress命令指定加权矩阵吗？能展开说说它与vwls之间的区别吗？

不是在reg y x 后面加一个[aweight= ]就行吗？

你会了吗？我也遇到类似的问题，第八章异方差8.6例题，加权最小二乘不会

正在研究中，做出来还真是不一样，求指点一点

结果不一样很正常，主要看se差别大不大。有细微差异可以容忍

已经搞定，可以手动算出和机器wls跑出来一模一样的结果。

想知道楼主是怎么搞定的，我做出来的结果还是不太一样

use crime1,clear
gen arr86=(narr86>0)
reg arr86 pcnv avgsen tottime ptime86 qemp86
predict yhat,xb
sum yhat
gen h=yhat*(1-yhat)
reg arr86 pcnv avgsen tottime ptime86 qemp86 [aw=1/h]

以下我做的代码 针对伍德里奇（5ed） 例8.6    系数和标准误是和原书一样 但第（2）和第（4）列的R平方有出入

*example 8.6  //加权最小二乘估计
use 401KSUBS.dta,clear
keep if fsize==1  //只考察单身的样本
gen age_sq=(age-25)^2

reg nettfa inc  ,r                       //表8-1 第1列系数          记得是报告稳健标准误

gen nettfa_w=nettfa/(inc^0.5)  
gen intercept_w=1/(inc^0.5)
gen inc_w=inc/(inc^0.5)
reg nettfa_w intercept_w inc_w,nocons   //表8-1 第2列系数

reg nettfa inc age_sq male e401k  ,r       // 表8-1 第3列系数 报告稳健标准误

gen age_sq_w=age_sq/(inc^0.5)  
gen male_w=male/(inc^0.5)  
gen e401k_w=e401k/(inc^0.5)  

reg nettfa_w intercept_w inc_w age_sq_w male_w e401k_w ,nocons   //表8-1 第4列系数

上述R平方不能复制结果 有可能是作者认为 存在异方差时 传统的R平方已经失效 改用了别的计算方法
希望有群友解答