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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。

    社区QQ达人 邮箱绑定达人 发帖功臣 元老勋章 新人进步奖 风雨历程奖 最具活力勋章

    群组计量经济学之性

    群组LINGO

    Heteroskedasticity Test: White   
    , |0 S! U& Z; e- p    1 o; Q# |3 _) ?
    F-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619$ S3 n4 ^2 l" N' b! \+ s
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    4 k% W; f9 `/ F$ c- ?/ I1 `( ZScaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000
    # z* A- Z* Q( \4 y   
    ( s. X4 k0 p  L" ?3 E" z    0 Q6 l( G& [6 ^- c: q5 W
    Test Equation:    6 H) ?: w' C& \; O/ I1 l* O9 Q" O
    Dependent Variable: RESID^2    / Z  }% ?0 o7 s& }6 A) ^
    Method: Least Squares   
    # Y- [* J5 o. Q8 A, qDate: 07/29/10   Time: 10:49   
    # W  x, K, U/ T- GSample: 1 85    - y( i) N; |, ~* Q
    Included observations: 85    % q& |9 e) }3 x& L9 p1 O
       
    ! U: B# T- m% e2 w) G Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    ! _/ w$ P; E+ w   
    ; h- u% j5 |) D7 i% b2 k0 GC 0.947177 134.2773 0.007054 0.99442 m6 H" r) u: W2 m
    TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383
    0 }0 K7 X9 Z2 b* f0 WTEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.79114 C' u. Q7 n! l4 U  C* W
        ! A; q1 b7 k* D
    R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    , C8 S0 j( }: C  A! MAdjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    / p  W) j) [- K- [S.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391, M& V( z* E3 B6 D
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012: C1 u2 ~8 _6 Q( N2 K: d; g
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858' w. p6 X1 I$ _  c
    F-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365
    " L4 @  {/ E/ I7 ~* b6 S8 P, lProb(F-statistic) 0.561886   
    ( B# r4 F0 P+ F5 d) @" F   
    , q# U: a$ J: b7 H5 Q" N以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:& i) [* C! o! r" Q0 C
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525$ h, w% T% R3 _7 t, ]
    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。; g% d: P- x  E1 [
    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 j4 j6 m& o$ O
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