異方差性ppt課件(2)-資料下載頁(yè)
2025-01-14 16:28本頁(yè)面
【正文】 + x +?+ x + , g? ?h = e xp g?1/h W L S y = + x ..kkkkkkex? ? ?? ? ?? ? ????（ ） （ ... + x ）log (u )= ... + x 該 方 程 的 擬 合 值 記 為（ ）以 為 權(quán) 數(shù) 用 估 計(jì)? 模型化函數(shù) h的一種特殊方法： 線性模型不能保證預(yù)測(cè)值都為正，但進(jìn)行 WLS變換要求估計(jì)的方差必須為正 估計(jì) hi的另一個(gè)方法 22? ? ?lo g u y y將 步 驟 三 中 的 回 歸 換 為 ：（ ） 對(duì) ， 的 回 歸 。FGLS應(yīng)用：例 P270 OLS回歸 價(jià)格、收入都不顯著 display _b[line]*10/100 display _b[age]/2/_b[agesq] whitetst White‘s general test statistic : Chisq(25) Pvalue = .0011 , fitted White’s special test statistic : Chisq( 2) Pvalue = bpagan cigs line lcigpric educ age agesq restaurn BreuschPagan LM statistic: Chisq( 7) Pvalue = 因此有強(qiáng)證據(jù)證明存在異方差 u并將殘差平方的對(duì)數(shù)與自變量回歸 注：答案少了一步 predict ub， resid 進(jìn)行 WLS xb calculate linear prediction 收入顯著，價(jià)格不顯著但系數(shù)變化大 五、再議線性概率模型 ? 當(dāng)因變量 y是二值變量，除非所有斜率參數(shù)都為零，否則就一定包含異方差。 ? 方法 1：繼續(xù)使用 OLS,同時(shí)也要計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤 ? 例 P275 例 P275 1，普通 OLS 在本例中差異不大 方法 2：用加權(quán)最小二乘法估計(jì) 例 P277 步驟 2的解釋：即當(dāng) hi的擬合值為負(fù)，不能作為權(quán)數(shù)，因此， i i ii i i i? ? ?h = y 1 y L P M? ? ? ?y 0 , y = 0 . 0 1 y 1 , y = 0 . 9 9??對(duì) 于 （ ） ， （ 異 方 差 的 估 計(jì) 形 式 ）當(dāng) 取 ， 當(dāng) 取例 P277 gen parcoll=(x1 I x2)代表 x1與 x2至少有一個(gè)為 1 OLS回歸 ，判斷異方差存在與否 并無(wú)明顯差異，異方差證據(jù)不強(qiáng)烈 h進(jìn)行 WLS
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