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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

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    Heteroskedasticity Test: White   
    8 e9 E* c7 @- S6 L9 D) T. o    - f+ s! n  g. }  X& n
    F-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619/ J- Y. r6 g$ N7 O8 O
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525! X0 w( {* e! H$ z, d
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000/ x2 Q' H7 C5 L! z6 y) l
          J! M$ k3 c8 e: X& Q
       
    , R* l6 w2 h& _2 ~" nTest Equation:   
    6 k; M/ T6 U& D/ bDependent Variable: RESID^2    & c. d7 V: s$ l
    Method: Least Squares   
    8 n2 z/ R$ v5 }( S! l. pDate: 07/29/10   Time: 10:49    & s0 D: y- L) {" G
    Sample: 1 85    ' R/ p  d7 g( D3 b; m6 k
    Included observations: 85   
    5 \4 a! R. j! E0 z   
    : |4 @5 o3 G& o  e& \  f4 y Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  # I7 ^& L/ x7 \; B+ n9 d
        + O( T$ n$ M9 L7 x: D4 M/ _0 U4 r
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944
    3 {+ ^' \. s& A! o2 y! cTEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.93832 y) {) L0 w8 ?# q' P/ e( `
    TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911
    , _+ E5 G: L# h. j    , R! t" F+ a$ A2 Y% V7 k  b
    R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    . V$ F) M/ V1 a( K, [" RAdjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    5 v1 B' [3 H* f' C4 c9 z- j$ eS.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391
    : v4 e/ Z; ]# \1 M# Y3 KSum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012$ ^! J7 P9 |6 y+ O6 }
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    6 H/ V7 @7 D& K1 P/ ^5 ]) U) I, @F-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365: T0 X$ f, L5 _# e
    Prob(F-statistic) 0.561886   
    + ?$ U, D, a- L    . J$ v, F* b5 Q( `! M
    以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:
    0 ?/ }, e5 X' J# e8 N. bObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525* O& m7 Z5 [9 k0 X: J8 O  `
    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。- U% K/ r( |) g! \4 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。6 Q1 f# v' t5 V0 Z  `4 R7 Q4 W
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