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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    " W+ r5 ^* @2 C$ A# p
        ) c5 X. G' w8 {
    F-statistic 0.580528     Prob. F(2,82)  0.5619) X% _) h1 z$ K5 ~7 f
    Obs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    3 d2 v0 K% U- H9 R6 [Scaled explained SS 37.40564     Prob. Chi-Square(2)  0.0000* d% x+ A: H  x/ i& D7 \* O
       
    9 c* L. Q. n4 z0 B( J5 L/ X    4 w5 m: a" _' s+ K! L
    Test Equation:    # l! h2 d; ^( W
    Dependent Variable: RESID^2    9 D7 z5 R# L6 w1 a& C4 b9 Q5 Q
    Method: Least Squares   
    . H* s& R& t8 ?+ B" V7 ?& `Date: 07/29/10   Time: 10:49   
    # j! e8 V0 l6 {+ x9 M$ QSample: 1 85      }. p) a" [( N9 V4 U5 e# k0 p0 o
    Included observations: 85   
    3 G6 q3 O: e  w8 t" H+ |$ [   
    ; t# n! M3 q/ s5 ^) O' \ Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
    / x7 M" O- D8 Q( {( S; k    ' e( {; H& [6 F' O" N
    C 0.947177 134.2773 0.007054 0.99449 ?2 _/ X; O! S2 ^7 Q1 F! e
    TEP -0.645626 8.316268 -0.077634 0.9383) T% X( A$ I8 w$ P3 b# g
    TEP^2 0.030493 0.114722 0.265796 0.79119 d9 y& ~/ Y, Q6 M& w( ~( |) l
       
    6 u# H% v; i/ @R-squared 0.013962     Mean dependent var  24.024066 P& I5 l4 R1 B9 A) `0 a/ n
    Adjusted R-squared -0.010088     S.D. dependent var  196.5009; V5 e- U7 ~& _4 V9 X5 a% v3 b6 i" Q
    S.E. of regression 197.4896     Akaike info criterion  13.44391: T: L2 y+ x  X5 ~( a7 J6 `
    Sum squared resid 3198177.     Schwarz criterion  13.53012- x" H$ Q  [" B" @8 f5 h, d, b5 M
    Log likelihood -568.3660     Hannan-Quinn criter.  13.47858
    : H2 y6 S1 G7 o9 ]  ]4 u$ ^4 oF-statistic 0.580528     Durbin-Watson stat  2.052365
    * _0 i3 \1 @8 G2 n& WProb(F-statistic) 0.561886   + c+ {7 h9 p3 N; |. `2 X- j
        * P3 k5 y0 [/ l$ y" x/ W
    以上是用eviews作white检验的输出结果,请看:
    4 c: X. v8 [, f6 I, FObs*R-squared 1.186730     Prob. Chi-Square(2)  0.5525
    4 C1 t6 @7 K' Y7 G: I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。9 [7 ~: @( m2 ^% \7 |2 u, A
    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。
    9 m  m/ J' X, g4 _
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