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white異方差檢驗怎么搞

比較懷特統計量n*R^2與相應卡方分布χ2的臨界值 自由度為輔助回歸方程中解釋變量的個數R^2為可決系數如果懷特檢驗量大于臨界值，則拒絕同方差假設，及存在異方差，反之不存在異方差

異方差檢驗用eviews怎么操作

X2的二次項存在異方差，可以用1/X2做加權最小二乘，我試了試可以的，就是輸入“ls y/x2 c x1/x2 1/x2 ”自相關是看最后一行Durbin-Watson stat 1.900238，這個統計量接近2說明沒有自相關，你做這個沒問題。異方差是在菜單中的view-residual test-whitehete……（no cross）

計量經濟學如何運用Eiews進行異方差檢驗

在Eviews中，異方差檢驗法有好幾個，建議用white異方差檢驗法，最方便。方法如下：生成一個equation窗口，在該窗口中點擊工具欄中的view，在下拉菜單中點擊residual test，在它的下拉菜單中選擇white heteroskedasticity。有兩個選線，cross和no cross，分別是指有交叉項和沒有交叉項。你可以都選，看哪個擬合得好。不過注意，當自變量即X的個數較少時，選沒有交叉項的。在結果窗口中，主要看F值的Probability，要小于你設定的阿爾法值。

請高手指教如何用spss進行異方差檢驗和補救

這個檢驗SPSS13，未經專家考證，方差相同的正態分布、White檢驗、帕克檢驗和Gleiser檢驗，如果不能通過。上述僅代表個人觀點。或許還可以用SPSS的回歸過程生成殘差序列值，因為回歸分析要求殘差服從均值為0，然后再對殘差序列進行方差齊性檢驗，可以完成方差齊性檢驗，將Nomal Probability Plot選上），則可以認為存在異方差，除了殘差圖之外，SPSS中提供了更為簡便的方法，具體參考Eviews的回歸分析部分。如果是回歸分析過程中關于殘差的檢驗，它的異方差檢驗更完備，它還提供G-Q檢驗。如果Eviews會用，可以對原始變量進行轉換，可以考慮用Eviews來做，或者使用加權最小二乘法WLS。 因為方差分析過程一般要求方差齊，所以存在異方差最好能進行調整，因此必須對殘差進行異方差性檢驗。至于如果補救措施，可以大致判斷出殘差是否異方差性，在同一菜單中的Post Hoc中提供了方差齊（Equal Variances）假設和方差不齊（Equal Variances not）假設下各自適用的分析方法.0的線性回歸過程中提供了殘差的PP正態檢驗圖（菜單在Linear過程的Plots中，方差不齊時就選用下面的幾種來實現，在Option選項中將Homogeneity of variance test復選框打勾在方差分析過程中進行方差齊性檢驗即可：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA進入單因素方差分析過程，僅供參考。 操作菜單

如何進行異方差與自相關檢驗

在我認知范圍內，多重共線性問題一直不是計量里的什么大問題，回歸之前看看各變量之間的相關系數基本就可以確定是否需要進一步檢驗了，線性相關性比較高，那就直接剔除吧！異方差檢驗我也沒有做過，我一般直接就用穩健標準差，從來不用一般標準差！至于自相關檢驗這個問題也是沒有做過的！我認為做什么檢驗和文章關系比較大！我做過一篇fdi的文章，里面采用fdi存量數據，存量數據肯定有很強自相關性，于是我就采用動態面板估計了，后來經過幾個模型的比對發現，fdi存量的自相關性對回歸結果影響很小。計量實證還是應該為自己的思想服務，檢驗越多、方法越復雜不見得就一定是好事！以上愚見，僅供參考！水平有限，望請諒解！