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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   
    0 m, w' }3 i8 j$ ]3 [1 x   
    0 _6 P* P6 K, E6 B0 T. t' B8 hF-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619
    ! F/ [( Y: d) Z8 UObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525" E2 A; g3 Z5 ?" h. r
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000
    9 i. Y0 M, {1 T5 Y   
    ' k- m1 K" V: s! z   
    % f- i# J5 P$ ?! k: b4 \Test Equation:   
    $ F  H& z, O+ _" d' N  ~: NDependent Variable: RESID^2    0 k) ?( M# ^4 J7 k8 ?) F: M
    Method: Least Squares    / h9 o  b7 V6 `+ _5 i6 b5 {
    Date: 07/29/10   Time: 10:49    4 ~" Y* b5 v/ V1 b# w
    Sample: 1 85    * D. W+ H% q. [$ H4 p8 c8 ^! a
    Included observations: 85   
    6 J' ~, q+ L3 h$ F! z8 a9 w5 D% s" g    " X+ T7 d0 t# e
    Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    8 D0 L0 F1 H9 ]9 ]. b) D7 {' R   
    ' Q. k% j1 I3 i% iC 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944
    5 m$ s0 h% c( e# }$ iTEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383
    . M8 }% O3 s- i8 t7 G0 kTEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911+ @+ S2 {- o: H
       
    * Q0 G' J: E, O9 S9 Q9 Q- H) NR-squared 0.013962     Mean dependent var  24.024065 i* Z+ s; z+ R/ D* m0 X5 c
    Adjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.50098 p/ J0 n8 w, A1 Z
    S.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391- b& K7 ~+ N' P% ?$ x1 \
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012
    9 x: h7 }5 \; P1 fLog likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    4 M6 x2 |2 A6 K$ c6 E: e' j* F$ @' CF-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365# N( p  u2 [2 O8 m0 k9 R5 m
    Prob(F-statistic) 0.561886   , d& O+ H5 ~0 z+ }/ S
       
    # ^" ?1 a8 @# S3 u, N以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:' j  l! H2 ?" f" G" h1 o; N9 {3 _
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    ( [9 o# c( i5 S6 F, `3 ~7 Y9 R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。7 e* y( r! U7 N5 r# R1 N, 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。0 P+ u/ \1 k1 W7 A+ X: M
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    alair002        
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