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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    $ l2 _8 g1 C# o- ^" k3 j
        ( N  M8 F  A  _  n3 O" y' g0 M
    F-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619* j) H, Z+ v1 ~1 j6 N5 I
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525/ V! T0 \0 ]' L0 ^2 }8 W8 _
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000
    7 n( u- E9 Z; @5 y3 w   
    7 c/ |1 e7 ]6 V' n7 a6 r    . y+ ~0 M6 E6 y7 q+ }9 e
    Test Equation:   
    ! P, K9 F) L' h! o, w/ yDependent Variable: RESID^2    & ]+ I* j. ]. J6 u/ g
    Method: Least Squares   
    " S; \* B. G- K; }8 b5 l9 oDate: 07/29/10   Time: 10:49   
    # f3 P' Q2 {% nSample: 1 85   
    $ [- |8 E. s  m0 ~& z/ ZIncluded observations: 85   
    / g5 z$ p/ m" ^; O! ]   
    ) I% m4 d& p/ K9 Z4 K+ T# f3 }: s Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    0 G; x7 r8 f# M5 h2 I    ; d1 M( E* ^' i  Y
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.99449 M1 c8 h% R* v. L
    TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.93833 O) X! |* N% e$ i- e# |+ x: e
    TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911
    1 C: a/ W, q0 H' f1 }, c    3 M7 H+ @1 _" P
    R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    4 L8 Y$ s' M- \& o  \+ OAdjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.50098 n( l" b1 u) ^! V+ [" A2 J6 a! y# {
    S.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391
    $ t4 l0 p- \4 ]' l9 m, d( ^1 {Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012  Q' j  N2 x5 n/ J! P8 r
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    ( a3 O" E) Z' tF-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365
    4 {) {" k# w' c5 b2 I& c( a% @Prob(F-statistic) 0.561886   
    + @6 @) C6 U. b1 J( _6 o    . {: o9 E) I9 |, J
    以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:& E! G4 A, X7 M/ Z
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525+ z' B4 n6 S9 o; A4 E; U
    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。; K2 \; ~% w0 d, k6 u$ \2 P) 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。
    + T6 \7 r/ f1 c0 W" b! w
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