python进行white异方差检验结果返回四个值怎么看

异方差检验（heteroscedasticity test）通常用于检验数据的方差是否存在异方差现象。Python 中进行异方差检验时，通常会返回四个值，分别是：

1. `F 统计量`：表示异方差检验的 F 统计量值。
2. `p-value`：表示统计显著性水平，即原假设成立的概率。
3. `BP 统计量`：表示 BP 检验的统计量值。
4. `BP p-value`：表示 BP 检验的 p-value 值。

其中，F 统计量和 p-value 是基于 F 检验的异方差检验结果，用于检验方差是否存在异方差现象。BP 统计量和 BP p-value 是基于 Breusch-Pagan 检验的异方差检验结果，也是检验方差是否存在异方差现象的一种方法。

在判断异方差检验的结果时，通常需要比较 p-value 是否小于显著性水平（例如0.05），如果 p-value 小于显著性水平，则可以拒绝原假设，即认为数据存在异方差现象。而如果 p-value 大于显著性水平，则不能拒绝原假设，即认为数据不存在异方差现象。

相关问题

white检验异方差检验python代码

下面是 Python 中利用 `statsmodels` 库进行 White 检验（异方差检验）的代码示例：

import statsmodels.stats.diagnostic as smd
import numpy as np

# 构造模型残差的平方作为异方差检验的输入
resid_squared = np.power(model.resid, 2)

# 进行 White 检验
white_test = smd.het_white(resid_squared, model.model.exog)
print("p-value of White test:", white_test[1])

其中，`model` 表示建立的线性回归模型，`model.resid` 表示模型的残差，`model.model.exog` 表示模型的自变量，即回归系数。

`het_white` 函数返回的结果是一个元组，包含三个值：LM 统计量、p 值和 F 统计量。我们只需要输出 p 值即可。

需要注意的是，在使用 White 检验前，我们需要先构造模型残差的平方作为其输入。

基于white检验异方差检验python代码

异方差检验是用来检查数据是否具有异方差性质。在Python中，可以使用statsmodels库来进行异方差检验。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import statsmodels.stats.api as sms

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行异方差检验
test_result = sms.het_breuschpagan(data['residuals'], data[['var1', 'var2', 'var3']])

# 输出结果
print('Lagrange multiplier statistic:', test_result[0])
print('p-value:', test_result[1])
print('f-value:', test_result[2])
print('f p-value:', test_result[3])

其中，`data.csv`是包含数据的CSV文件，`residuals`是残差数据，`var1`、`var2`和`var3`是自变量数据。`het_breuschpagan()`函数返回一个包含四个元素的元组，分别是Lagrange multiplier统计量，p值，F值和F检验的p值。如果p值小于0.05，则可以认为数据具有异方差性质。