《計量中的異方差性》ppt課件-全文預(yù)覽
【正文】 本原理都是通過建立殘差序列對解釋變量的 (輔助 )回歸模型 ， 判斷隨機(jī)誤差項的方差與解釋變量之間是否存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系 。反之，則認(rèn)為不存在異方差性。 注意觀察之前需要先將數(shù)據(jù)關(guān)于解釋變量排序 ， 命令格式為 SORT x 圖 殘差分布圖 戈德菲爾德 —— 匡特檢驗 檢驗的具體做法是： 第一 ， 將觀察值按解釋變量的大小順序排列 ， 被解釋變量與解釋變量保持原來對應(yīng)關(guān)系 。 對模型參數(shù)估計值顯著性檢驗的影響 對模型估計式應(yīng)用的影響 異方差性的檢驗 圖示檢驗法 1． 相關(guān)圖分析 例 我國制造工業(yè)利潤函數(shù) 。 對模型參數(shù)估計值有效性的影響 由此可見 ， 當(dāng)線性回歸模型的隨機(jī)誤差項存在異方差時 ， 參數(shù)的最小二乘估計量不是一個有效的估計量 。 表 我國制造工業(yè) 1998年銷售利潤與銷售收入情況 行業(yè)名稱 銷售利潤 y 銷售收入 x 行業(yè)名稱 銷售利潤 y 銷售收入 x 服裝制品業(yè) 黑色金屬冶煉 皮革羽絨制品 有色金屬冶煉 木材加工業(yè) 金屬制品業(yè) 家具制造業(yè) 普通機(jī)械制造 造紙及紙制品 專用設(shè)備制造 印刷業(yè) 交通運(yùn)精設(shè)備 文教體育用品 電子機(jī)械制造 石油加工業(yè) 電子通訊設(shè)備 化學(xué)原料制品 儀器儀表設(shè)備 圖 我國制造業(yè)銷售利潤與銷售收入的相關(guān)圖 2． 殘差分布圖分析 先用最小二乘法估計模型 ， 估計結(jié)果為 : 建立回歸模型之后 ， 在方程窗口中點擊 Resids按鈕可以得到模型的殘差分布圖 ， 如果殘差分布的離散程度有明顯擴(kuò)大的趨勢 ， 則表明存在著異方差性 。 懷特檢驗 （ test） 不訪設(shè)回歸模型為二元線性回歸模型： 表明
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