Logo 怀特(White)检验(1980年怀特提出)怀特检验是异方差更一般的检验方法,这种检验方 法不需要对异方差的性质(形式、如递增等性质)做 任何假定,因此是目前应用比较普遍的异方差检 Logo 怀特(White)检验(1980年怀特提出)怀特……
200 100 -20 -40 0 0 5000 10000 15000 X 20000 RES -60 0 10 20 T 30 无论是从yt和xt观测值的散点图,还是模型的残差图都可以发现数据中存在异方 差。 White方法检验是否存在异方差。在上式回归的基础上, 做White……
存在异方差性。 2 2 2 Eviews中的White检验步骤: (1)建立回归模型: LS Y C X (2)检验异方差: 1)命令: View \ Residual Test \ White \ Heteroskedasticity 2)在选项中选择在辅助模型中是否包含交叉乘积项 (Cross terms) 3……
二、实验学时:2 学时 三、实验要求(1)掌握用 MATLAB 软件实现异方差的检验和处理; (2)掌握异方差的检验和处理的基本步骤。 四、实验原理 1、异方差检验的常用方法 (1) 用 X-Y 的散点图进行判断 (2). , yi ) 或(……
图 6 White 检验结果 3 其中 F 值为辅助回归模型的 F 统计量值。取显著水平 0.05 ,由于 2 0.05 (2) 5.99 nR2 6.2704 ,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率 p 值的大小,若 p 值较小,则认为存在异方差……
5.怀特(White)检验 -Q检验需按某一被认为有可能引起异方差的解释变 量对样本排序,而且只能检验单调递增或单调递减 型异方差;怀特(White)检验则不需要排序,且对任 何形式的异方差都适用。 怀特(White)检验的基本思想与步骤 ..
二、实验学时:2 学时 三、实验要求(1)掌握用 MATLAB 软件实现异方差的检验和处理; (2)掌握异方差的检验和处理的基本步骤。四、实验原理 1、异方差检验的常用方法 (1) 用 X-Y 的散点图进行判断 (2). (e%2 , x) 或(e……
二、实验学时:2 学时 三、实验要求 (1)掌握用 MATLAB 软件实现异方差的检验和处理; (2)掌握异方差的检验和处理的基本步骤。 四、实验原理 1、异方差检验的常用方法 (1) 用 X-Y 的散点图进行判断 (2). (e%2 , x) 或……
2、异方差。 3、最小二乘残差图解释异方差。 4、Breusch-Pagan 检验(B-P 检验)和 White 检验(怀特检验)检验特定方差函 数的异方差性。 5、稳健标准差和加权最小二乘法对特定方差函数的异方差性的修正。 【实验软件】 Eviews ……
异方差White检验应用的几个问题_数学_自然科学_专业资料。White检验通常由LM检验来完成,现实中也可以使用更简单的F检验来替代LM检验;White检验过程中需要构筑辅助回归模型,它可以有不同的形式以应对实际问题的需要;讨论了四类不同的辅助……
检验异方差的步骤是先在同方差假定下估计回 归方程,然后再对得到的的回归方程的残差进 行假设检验,判断是否存在异方差。Eviews提 供了怀特(White)的一般异方差检验功能。 零假设: 原回归方程的误差同方差。 备择假设:原回归……
怀特检验(White test) 为什么要对异方差性进行检验 不管模型是否满足同方差假定,估计稳健性标准误和进行 稳健性检验是更为稳妥的方法,因此这一方法越来越普遍 。那么,为什么还要对是否存在异方差性进行检验) 对于小样本数据,……
3.44 ,所以存在异方差性⒊White 检验 ⑴建立回归模型:LS Y C X,回归结果如图 5。图 5 我国制造业销售利润回归模型 ⑵在方程窗口上点击 View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图 6。图 6 White 检验结果 3 其中……
若F≥F(1,2),则拒绝H0,认为存在异方差; 反之,则不存在异方差。 5.怀特(White)检验 -Q检验需按某一被认为有可能引起异方差的解释 变量对样本排序,而且只能检验单调递增或单调递 减型异方差;怀特(White)检验则不需要排序,……
计量经济软件应用 ——Stata软件实验之异方差 实验目的: 能够借助Stata软件诊断异方差的存在 (White检验) 和修正异方差 (加权最小二乘法 WLS),能对软件运行结果进行解释。 知识点: 方差检验的最常用方法——White检验 出现异方差……
DF, p-value: 0.0007047 > nrow(mydata)*0.341 #white 统计量 Max [1] 10.23 > qchisq(0.01,df=2, lower.tail=F) [1] 9.21034 有输出结果可以看出,white 统计量大于临界值,我们拒接模型存在异方差,接受备择 假设。…
图 6 White 检验结果 其中 F 值为辅助回归模型的 F 统计量值。取显著水平 0.05 ,由于 2 0.05 (2) 5.99 nR2 6.2704 ,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率 p 值的大小,若 p 值较小,则认为存在异方差性……
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