檢驗異方差性與調整異方差性(編輯修改稿)
2025-08-10 00:14 本頁面
【文章內容簡介】 圖3 樣本1回歸結果⑶利用樣本2建立回歸模型2（回歸結果如圖4）。SMPL 19 28LS Y C X圖4 樣本2回歸結果⑷計算F統(tǒng)計量：＝，分別是模型1和模型2的殘差平方和。取時，查F分布表得，而，所以存在異方差性⒊White檢驗⑴建立回歸模型：LS Y C X，回歸結果如圖5。圖5 我國制造業(yè)銷售利潤回歸模型⑵在方程窗口上點擊View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,檢驗結果如圖6。圖6 White檢驗結果其中F值為輔助回歸模型的F統(tǒng)計量值。取顯著水平，由于,所以存在異方差性。實際應用中可以直接觀察相伴概率p值的大小，若p值較小，則認為存在異方差性。反之，則認為不存在異方差性。⒋Park檢驗⑴建立回歸模型（結果同圖5所示）。⑵生成新變量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)GENR LNX=log⑶建立新殘差序列對解釋變量的回歸模型：LS LNE2 C LNX，回歸結果如圖7所示。
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