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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   
    & N( j% S" e: n- Y' K# ]    8 j# P/ S+ ~: k" u5 m4 F7 ~+ q! {
    F-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619- |# m! \- C- Q% F% T1 I
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    # `1 l& q2 |  @Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000
    / J5 y- y5 }, B9 M8 {  g   
    + R6 W+ H5 }' u( q    : S8 L; s( c5 p$ Y# ~! ?
    Test Equation:   
    . ]) L; ?9 P+ V( n, N7 W3 uDependent Variable: RESID^2    % i+ Y$ v2 a8 L& ~* i
    Method: Least Squares    " L4 `; [) n1 b% y" U- w
    Date: 07/29/10   Time: 10:49   
    # {: \& |, _1 G) rSample: 1 85    ' k; ~. T$ v$ t
    Included observations: 85    & i+ u4 Q: n& g5 a* H* H; F
       
    9 t3 I! q5 w" o Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  3 z4 A3 V$ Y6 s* t* x; G
        . D3 P4 d3 q  R1 R2 n) f: n. q
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944
    # F0 n5 P" |, ?5 `% _TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383
    # C* V6 X, t9 _4 Y/ S2 X  QTEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911$ Y7 v; O1 O3 h# Q
       
    2 b+ M4 O; ~; ?# |/ E9 RR-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    1 m: o+ K% q) tAdjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    , z  N+ P& z0 O( u  FS.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391
    # m+ f: D/ Z. X" ^" p  l& r) HSum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012
      v" J7 Y+ u/ f/ |( R+ O5 }7 e* V& sLog likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858/ U9 M  W+ }+ `3 _  C& C2 Y
    F-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365
    # b, s# P3 X# Z- J( |Prob(F-statistic) 0.561886     ]. k. B* \3 I# N4 N+ W# V$ h
        5 {5 M7 l0 i5 r. ?  M5 r
    以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:
    % |( I% b3 R$ M2 Y+ ~3 R! |Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    . e+ P) @4 H5 U3 ]1 z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。
    / x3 m: T2 A3 F$ F2 w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。) }& @8 {& v2 |9 ?3 J
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