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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 |正序浏览
    |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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    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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    Heteroskedasticity Test: White   
    + E) z# p8 W; n& X; M    1 c8 i& S# J/ C* j) q" F
    F-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619: T0 k# s' b" D% E. ]4 o
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.55252 y9 G3 T) N3 }, J2 ^2 y& q( i+ R
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000& t& w- |( J- N7 y* ]; D
        ( r" W+ u  \$ z- @! ~. Y
        ) c  m& t2 a: b9 i& M
    Test Equation:   
    , ?3 U3 I/ C  [8 L+ GDependent Variable: RESID^2    , l$ E+ [( `2 k( D. Q
    Method: Least Squares    + R! u2 ^6 [" @
    Date: 07/29/10   Time: 10:49   
    / d, B$ N" q4 y" X* WSample: 1 85    2 y/ x) g5 \3 E$ A4 \' A7 v
    Included observations: 85   
    9 V& {" K+ X2 t" g) N1 s: m    ; W$ E' T7 y2 a+ t$ g# M" W5 p
    Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    $ H* a" t. _) T7 N   
    : d, u5 h' K% [. N5 M. S. _' cC 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944( P3 W& q2 m- n3 O
    TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383
    9 [5 L, i. P; }- S4 M5 `TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911
      b+ T0 B$ S0 C, z    " u; T$ b" Y" @9 a: w2 x; Q7 m2 W' Y
    R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.024062 _0 t+ P3 `' h% m8 O# W/ r
    Adjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009; T3 i9 |) @3 N5 V/ b/ u, o( R5 I1 k
    S.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391
    2 |4 J5 v  \" s+ sSum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012& E% h$ c- }- \, t3 V; }
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858: u( Z. p5 ^6 A# ^9 d/ M! N  [1 s
    F-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365" O1 E: u: @  s$ X- x$ l" G. n6 S
    Prob(F-statistic) 0.561886   # ]$ T# z1 k$ r" ^7 _% y* g
        2 b7 Y4 {' K# C+ |/ Q
    以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:
    ; W/ U+ \  s8 n& k! l3 _) `& aObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525; c$ \& b) d2 \- k% y8 z( X
    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。/ ]) z8 m" F# ~$ I8 Z* M
    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。
    3 p6 L. @3 Q* t) z7 [! J
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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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