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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    / \( _. q$ J& |, ]; t
       
    * E4 t/ O# n5 x9 I' B( jF-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619, W- _0 S0 X- }' W8 j8 L9 G
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.55259 M" P* Z' T( k3 F6 H5 f6 {4 O
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000- r/ C% L, P6 C; E/ Q
        * v* U5 T6 Y! Q! ?4 T3 |. P( a5 C% U) e* J
        0 {/ u: \3 K1 R% }1 O! I5 R: d6 h% B; B
    Test Equation:    ; [' ?$ y' ]9 x" n1 E; P/ S
    Dependent Variable: RESID^2   
    ( k9 l0 P  z7 o* L! F, Z( l! OMethod: Least Squares   
    + O0 i9 f9 U9 n3 `* ~# \9 ~( M) hDate: 07/29/10   Time: 10:49    & A- @  I7 V5 k, P& F
    Sample: 1 85   
    7 K6 F$ h8 K2 e- c, RIncluded observations: 85    ! N% B% i6 k4 w$ p7 |: m
        ( I2 l+ s3 N* \( s' w
    Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  ; m& _" c+ k, |( ~4 C, [# A  I
       
    - I' n. Q; R" fC 0.947177 134.2773 0.007054 0.99443 u+ \$ U0 t3 A5 k0 D' l
    TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383$ E' a. r/ ^5 U- Q
    TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911
    * K/ f  H7 j( `. }   
    9 Y$ Z- Y5 I3 }! v+ M+ xR-squared 0.013962     Mean dependent var  24.024069 F* O6 w: y" U8 N0 h: i0 B
    Adjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    : x: v7 ?- r, v" A6 KS.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391; r: C+ P2 F2 T/ K; D% ?9 U; l
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012* n6 _0 e) s; V3 j2 x0 k' i: |1 Z1 W
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    ) K, C2 d+ J3 Y# v+ f0 p7 zF-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365
    7 i$ G# X- [, n) ~3 |! ?. P2 WProb(F-statistic) 0.561886   
    # Q) q9 C: ?/ _6 \7 V+ w+ Q: Y; M   
    0 K/ P/ ~, |$ w9 z. s以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:2 c0 s/ R2 C+ p& H6 j8 r
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    ( }' n4 e. e& n- x6 B8 k1 Y  J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。
    ' B: c. H9 Z( o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 U# F8 |$ x8 Y! ?- a/ r3 S
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