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計(jì)量中的異方差性ppt課件-展示頁

2025-01-24 11:35本頁面
  

【正文】 與數(shù)據(jù)剔除個(gè)數(shù) c的選取有關(guān) 。 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(yàn) 檢驗(yàn)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(duì)應(yīng)關(guān)系 。 現(xiàn)以此數(shù)據(jù)資料為例 , 介紹檢驗(yàn)異方差性的一些常用方法 。 對(duì)模型參數(shù)估計(jì)值顯著性檢驗(yàn)的影響 對(duì)模型估計(jì)式應(yīng)用的影響 異方差性的檢驗(yàn) 圖示檢驗(yàn)法 1. 相關(guān)圖分析 例 我國制造工業(yè)利潤函數(shù) 。第 4章 異方差性 異方差性的含義與產(chǎn)生的原因 異方差性的定義 設(shè)線性回歸模型為 : 圖 異方差性在散布圖上的反映 產(chǎn)生異方差性的原因 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中 , 異方差性的產(chǎn)生原因主要有 1. 模型中遺漏了某些解釋變量 2. 模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差 3. 樣本數(shù)據(jù)的測量誤差 4. 隨機(jī)因素的影響 異方差性的影響 對(duì)模型參數(shù)估計(jì)值無偏性的影響 由此可見 , 隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性 , 并不影響模型參數(shù)最小二乘估計(jì)值的無偏性 。 對(duì)模型參數(shù)估計(jì)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(xiàng)存在異方差時(shí) , 參數(shù)的最小二乘估計(jì)量不是一個(gè)有效的估計(jì)量 。 表 1998年我國主要制造工業(yè)銷售收入與銷售利潤的統(tǒng)計(jì)資料 (單位:億元 )。 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)
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