多元線性回歸-異方差問題-文庫吧資料
2025-05-23 01:50本頁面
【正文】 歸估計與分析。 在（ 3）中做 log(u2)對 的回歸本質(zhì)上是完全一樣的 2,yy ??25 實例： 采用 Wooldridge中的數(shù)據(jù) 個對日香煙消費量的需求函數(shù)。 （ 2）將殘差進行平方，然后再取自然對數(shù)而得到 log(u2)。 （ 3）其他的與自變量 xi的加權(quán)形式 f(xi) ? ? 01iif xxrr??21 （一）加權(quán)最小二乘法 方差已知的情形 ? ?? ?? ?2201010 1 0 1 0 1 0 10101220101()1i i ii i ii i i iiiiiiiVarVar Varxrry b b xx x x xr r r r r r r rxrrxrrxrrxrr? ? ??????? ? ?? ? ?? ? ? ????? ??? ????????22 （一）加權(quán)最小二乘法 （ 4）用隨機誤差項的近似估計量求權(quán)重序列 首先利用 OLS估計原模型得到殘差序列 ，然后利用殘差序列的絕對值的倒數(shù)序列作為加權(quán)序列，即令 實例 ：采用該方法修正 61模型的異方差性 1/iiwu?iu23 （一）加權(quán)最小二乘法 OLS是加權(quán)最小二乘法的特例 顯然，當(dāng)滿足同方差假定時， w1 = w2 = ?? = wn = 1/? = 常數(shù) 即權(quán)數(shù)相等且等于常數(shù)，加權(quán)最小二乘法，就是 OLS法 。對于多元線性回歸模型 y=Xβ＋ u，令權(quán)數(shù)序列 wi =1/?i ， W為 N N對角矩陣，對角線上為 wi ，其他元素為 0。wi使異方差經(jīng)受了“壓縮”和“擴張”變?yōu)橥讲睢? b d r m ss q r f tl o t s i z ep r i c e 3210 ???? ????15 三、異方差的解決方法 ? 加權(quán)最小二乘法 ? 模型的重新設(shè)定 16 （一）加權(quán)最小二乘法 ? 基本思路：賦予殘差的每個觀測值不同權(quán)數(shù)，從而使模型的隨機誤差項具有同方差性。 vyyu ???? 22102 ??? ???22?14 （五） 實例 使用 Wooldridge中的數(shù)據(jù) 來檢驗一個簡單的住房價格方程中的異方差性。 根據(jù)樣本計算統(tǒng)計量 n*R2值，
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