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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    6 i; S5 n) z. O) T7 w  t7 j. o9 ]6 \
       
    , O* q" y" I! i. oF-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619/ F& {# X2 @9 k. X! Q1 g
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525" w5 t/ H4 H" }7 b4 C3 ]9 e
    Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000
    3 O" x* [2 ~" q3 w5 D4 g7 B9 h( m    & d, [1 B! c! d7 I2 V
        . t# Y1 U# k( d/ X/ f
    Test Equation:   
    7 f* c9 N& l$ E; W9 f8 t; w$ u2 W7 XDependent Variable: RESID^2   
      f  X6 q& I) lMethod: Least Squares    ! c4 ]5 W3 Y9 f( _
    Date: 07/29/10   Time: 10:49   
    # V; M4 {; X* Z) CSample: 1 85   
    * O1 L7 @1 n* G$ B; jIncluded observations: 85   
    0 X" `+ Z6 `% `! z   
    , B$ A+ w. u& Y, i' d8 J9 K Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    / p+ M% d1 U# H5 J  e8 r  i    3 F) k/ n6 n2 {1 d! T) f
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.9944
    - L$ m! r! p* |! L& ^, |TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383
    " Y+ v! J7 X0 |5 g  NTEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.7911- F3 {% \' ^, p6 y/ B
       
    1 ]/ \/ d- F) A8 }9 R0 T! f$ dR-squared 0.013962     Mean dependent var  24.02406
    0 Q  a2 j; l6 G1 P* mAdjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009
    5 V- U% u2 |/ e$ B3 qS.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391% e' t: [$ b* _5 e
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012- C& L3 W( p1 d; W0 E/ G: L
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    $ w6 S1 G0 _( U: f- B/ O6 d% pF-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365. h4 I4 d" h( `$ F0 l
    Prob(F-statistic) 0.561886   ) C0 q0 N" v: }# _6 q9 a: y
       
    6 L7 V( T6 C; t2 g+ U以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:/ E: s5 H, w* c- K: ~. u
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.55259 }8 I* L9 C" 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。5 i$ k9 L5 m1 u6 h' |/ {! 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。' E8 Y, v6 e, }1 H0 o9 {2 k7 e6 }
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