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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    ) T( d* F& T  Z" T: Q# ^
       
    + K0 n" \/ f& AF-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619, C/ T$ X  Q" H( z
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525! K6 c' A5 h6 _+ [' C
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.00006 x6 w/ K$ {7 f0 X- j# H
        3 Z+ R) n/ ~+ ]6 ]- `( q+ i. L6 N6 }
       
    . @5 \. O4 l" g/ g  QTest Equation:   
    ; K" ?  u5 [! Q' A& F7 t/ UDependent Variable: RESID^2   
    % Z5 m6 ?* I6 Z* M' {* OMethod: Least Squares    ! U& b8 F2 e- ?) l
    Date: 07/29/10   Time: 10:49   
    * w2 ?7 y5 O+ v/ K7 dSample: 1 85    ( C7 }+ t! ~) r  _! |& O; Q: n
    Included observations: 85   
    7 V' q8 _2 l# k: V- \! N1 v- S6 w   
      C: [" p6 F* j! I4 N; F8 I Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    9 j# g* X7 V5 U& z   
    6 A# U7 V0 c) l2 nC 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944
    : A" ^4 h5 m- i) z, u& @  ~( {' }TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383- Z0 |% J" F2 J% x; B: [+ o' h
    TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911/ r' c3 w, ]4 H: n: w
       
      U) H. s% K  T8 v- h% A  {R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    . H, N/ N! c; A( z& n- ]Adjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.50092 @6 l8 Q& Y# c3 j6 Q0 \" g
    S.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.443914 n3 K0 }; u7 p0 l- a
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012
    ! q8 X, Z+ O2 ^, |Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.478580 {2 @6 J! v8 v" g
    F-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365
    ; y- e9 p, J( z; SProb(F-statistic) 0.561886   
    . ^7 S% v5 b0 c- `8 l; B& E3 J% i   
    : ?) G; }( U8 I2 n/ S以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:
    2 `7 c% X( a' hObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    - |4 K$ F; f& ^% B* ~0 @/ b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。# R4 a3 o! |4 p5 z
    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。
    ! ~' V0 u2 M/ m, P
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