则stata给出Shea偏R2和调整的偏R2。
forcenonrobust给出最小特征值统计量及其临界值，即使采用稳健估计（这一检验的假设条件是误差项为独立正态分布）。
estat overid[,lag(#) forceweights forcenonrobust]
该命令给出了过度识别约束检验。如果使用2sls估计估计，则Stata给Sargan’s(1958)和Basman’s(1960)卡方统计量，这也是Wooldridge’(1995）稳健得分检验。 如果采用liml估计方法，则stata给出Anderson and Rubin’s(1950) 卡方统计量以及Basmann F统计量；如果采用GMM估计，则stata给出hansen’s(1982)J统计量。Lags(#)用于计算得分检验的HAC（异方差自相关一致）统计量的过程中进行去噪时设定滞后阶数。如果设定lag(0),则表示不进行去噪处理。默认选择为lag(1)。这一选择仅使用于2sls估计方法和设定vce(hac)选项情况。
Forceweight 表示即使采用aweights,pweights或iweights也进行检验。Stata仅对于fweights的情况进行检验，其他权数所得到临界值可能不准确。 Forcenonrobust 指在2sls或LIML估计中即使采用稳健标准差也进行Sargan and Basmann检验（这一检验的假设的假设条件是误差项为独立正态分布）。 例子：
log(wage)=a+b*educ+c*exper+d*expersq+u
怀疑模型教育（educ）具有内生性问题，利用父母接受教育的年数（fatheduc,motheduc）作educ的工具变量估计上述模型。 （1）利用2SLS估计模型
.ivregress 2sls lwage exper expersq (educ=fatheduc motheduc),first 第一阶段回归结果为：
educhat=9.1+0.19fatheduc+0.16motheduc+0.05exper
(21.34) (5.62) (4.39) (1.12) - 0.001expersq (-0.84)
第二阶段的估计结果为：
lwagehat=0.05+0.06educ+0.04exper-0.001expersq
(0.12) (1.95) (5.29) (-2.24) （2）检验educ的内生性
.quietly ivreg iwage exper expersq {educ=fatheduc motheduc} .est store IV_reg
.quietly regress lwage exper expersq educ .est store LS_reg .hausman IV_reg LS_reg
可以得到hausman估计量=2.7，P值=0.44。接受原假设，即educ是外生的。 (3)进行过度识别的约束检验 .estat overid
可得Sargan统计量=0.38，P值=0.54接受原假设。