怀特检验中异方差的修正
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/04 11:55:27
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有两种方法:比如选择1/x作为权数,首先生成权数,GENRW1=1/X第一种:在命令窗口输入如下形式LS(W=W1)YCX,W1就是你所要选择的权数第二种:在方程窗口中单击“Estimation”——
用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数
三个变量以上用White检验可以.你网上搜吧.打起来挺费力的.
我有发到哪里?再问:1013250584@qq.com谢谢你啦再答:已发。希望帮到你
异方差首先要看残差序列图,大概看一看与X是啥关系,再进行修正.当然也可以自己试一试,如选择1/X^3等等.在EQUATION(等式)框内输入:y/X^3cx/X^3就可以了吧.如果要按照你说的w2=1
邮箱都没有怎么发给你哈再问:邮箱是1032179086@qq.com再答:已发送,请查收
white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问:即是说,如果我有2个解释变量,就只对其中的一个(X1)加权就行
v1和v2表示排列在中间的部分观察值被抽出来分成的两部分的观察值的个数.
这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好
很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的
求样本方差的目的是估计总体方差修正方差是总体方差的无偏估计,其公式为1/(n-1)sigma(Xi-X')^2这个是可以用数学方法证明1/nsigma(Xi-X')^2是样本方差,要小于总体方差.也可
要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问:我没有做假设,置信区间在SPSS统计表格什么地方找?再答:
看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的;但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS(可行广义二乘),可同时达到目的.广义差分
点击view,选择residualtest,选择怀特检验即可
若期望u已知,利用(Xi-u)/&(方差)是标准正太的性质,那么它的平方属于塌方分布,在显著性水平条件下.即可找出其拒绝域!
先做线性回归,然后对残差做怀特检验没有异方差
参数的无偏性,是指OLS估计出来的回归系数与真值的偏差不大,可以通俗的理解为“准确性”.参数的有效性,是指OLS估计出来的回归系数波动性比较小.可以通俗的理解为“稳定性”.在有异方差的情况下,多次进行
X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2
是的,不存在不存在就很好了啊异方差和序列相关是两回事,如果没做的话要做的我替别人做这类的数据分析蛮多的
异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正