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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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    [LV.Master]伴坛终老

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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    / \4 L, g1 `2 E* ~" O* v  n
       
    2 o: y' v5 {. k  ?& ZF-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619
    , w9 M. {! L6 u7 jObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.55250 r4 Q: S6 K4 J9 I/ v
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000, m( C5 j$ P& G9 b  [, T
       
    9 B0 p/ k. D; t  ]5 q/ z   
    ' T' i' M9 s2 K; R3 CTest Equation:    : ]: H' L9 }5 b/ N, p
    Dependent Variable: RESID^2   
      h3 i' N# Q# Z1 |Method: Least Squares    7 v0 d7 Z$ x, N% C. T# s5 c9 B
    Date: 07/29/10   Time: 10:49   
    0 j) u# `; Q5 ESample: 1 85      i; J' B0 v/ ~1 g( E! x6 P
    Included observations: 85    9 g% v2 r1 Y4 A( ?1 b
       
    " ]+ E4 x7 m% V0 z- |5 J Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    0 ]2 b5 G" P1 Q. Z( I  Q    2 d$ w4 \1 Y# }- ?3 q5 W
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944: s4 C: K7 T4 \1 K6 |* s
    TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383
    8 w" y) C  P; x9 KTEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911& E( K) g( c# h% h& ]8 ^
       
    ) G1 x6 ?3 s; t3 L* J9 B. M5 gR-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406  _0 \( \6 [% r! {0 r9 g2 V# u
    Adjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    , o. J1 l. i9 L( x; `% WS.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.443916 r& [  q7 M) G) }) @
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.530123 ^( ^  i  ?" e; s# e% ?
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858! o% O( H7 y  w% G5 C1 Q
    F-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365- p0 d$ i- s- a& D
    Prob(F-statistic) 0.561886   
    + j3 \+ B$ z) g   
    5 [9 e5 O* h$ ^& k以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:" y; R! k1 p' g- a
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    ; D! x# z3 _4 v5 S& {( S' }, n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。
    / f3 N6 T5 Q) C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。. \; h; a* O( W) J1 ]6 Z6 I
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