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关于异方差的判断~~~

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    发表于 2010-5-25 00:25 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    额,怎么根据White检验的结果判断有误异方差呢?请大牛详细解答一下不胜感激!!
    zan
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    自己顶一下~~~~~~~~~亟盼回复啊,百度都是一些比较零散的知识,而我没学过统计学。唉~
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    liwenhui        

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    紫薇软剑,三十岁前所用,误伤义士不祥,乃弃之深谷。 重剑无锋,大巧不工。四十岁前恃之横行天下。 四十岁后,不滞于物,草木竹石均可为剑。自此精修,渐进至无剑胜有剑之境。

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    群组: 计量经济学之性

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    Heteroskedasticity Test: White   
    3 K4 o; ^! d" k" C  ^& U   
      X0 A; i- i! [2 sF-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619
    8 K4 c/ x1 `; z! YObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525, I! E9 w8 u+ g+ W2 k) j
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000
    2 X0 `+ O6 T" M, ~( v5 b' l% B! ]   
    " T& u3 q/ {. `9 M) ?' Z/ I    * u& T* w, c! P7 P9 \* v' q9 I
    Test Equation:   
      P# B  K7 U! n* V: q, i% kDependent Variable: RESID^2    " ^% g; S) t- r6 @
    Method: Least Squares    7 ]7 a* j6 `) L
    Date: 07/29/10   Time: 10:49    ) Y; K' b" |" t; g2 h/ P# E
    Sample: 1 85   
    ; v( K: T( p* V3 l9 zIncluded observations: 85    : J7 E0 S0 g3 c  v" p* I
        - t6 A7 t1 P0 l. G1 L$ V* D, Z' k
    Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  ( Y6 H0 r: q+ T+ H7 [( r
        " `. [& B0 d9 Q3 @9 K& e
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944
    * P" o5 Y' V- p: g3 d' }  xTEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383& j2 A) J; @- a* q  S6 A. E; Z0 ?
    TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911
    3 }% j7 j7 d, k+ {5 ~) Y$ W( [    ' l) u. l8 z! ^! s' A" b
    R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    3 t" Q) D9 z1 [; \1 S& GAdjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    6 l7 a9 e/ L; @% C+ G# gS.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391
    5 Q( j2 p# Y1 o& X* d$ X4 aSum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.530122 E# q& }$ A$ j" E* O* x. T
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    8 Y8 R: a) M* Y! `5 z. VF-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.0523652 G: d% f7 S& X" }8 I9 \0 ~/ X
    Prob(F-statistic) 0.561886   
    # V5 K- [; q7 H; H6 Y$ \* k   
    1 ^6 g" W" Q; o- _6 a以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:# W4 x3 c2 w) U8 B" F
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.55258 l- U0 P% G, y$ D8 N
    此统计量的概率p值为0.5525,大于0.05,表明在0.95水平上拒绝原假设,也就是拒绝存在异方差。
    * V) ?- s# A9 W3 e# @再看下面的辅助回归中的F统计量,他的p值为0.561886远远大于0.05,那么说明辅助回归是不显著的,即不存在异方差。
    5 I& }; X3 H; y. d! E  @" A: N
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