python多元white检验

在 Python 中，你可以使用 `statsmodels` 模块中的 `multivariate_test_oneway` 函数来进行多元 White 检验。该函数使用 Bartlett 检验来检验方差齐性，并返回一个包含检验结果的元组。

以下是一个例子：

from statsmodels.stats.multicomp import multivariate_test_oneway
import numpy as np

# 生成两个样本
x = np.random.normal(0, 1, size=(100, 5))
y = np.random.normal(0, 2, size=(100, 5))

# 进行 White 检验
result = multivariate_test_oneway(x, y)

# 输出检验结果
print("Test statistic:", result[0])
print("P-value:", result[1])

在这个例子中，我们生成了两个样本，每个样本包含 100 个观测值和 5 个变量。然后，我们使用 `multivariate_test_oneway` 函数对这两个样本进行了 White 检验，并输出了检验结果。

相关问题

python对OLS进行多元white检验

在 Python 中，你可以使用 `statsmodels` 模块中的 `OLS` 函数来进行多元线性回归，然后使用 `statsmodels.stats.diagnostic.het_white` 函数来进行 White 检验。

以下是一个例子：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.diagnostic import het_white
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.normal(0, 1, size=(100, 5))
y = np.random.normal(0, 2, size=(100,))

# 进行多元线性回归
X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 进行 White 检验
white_test = het_white(model.resid, X)

# 输出检验结果
print("Test statistic:", white_test[0])
print("P-value:", white_test[1])

在这个例子中，我们生成了一个包含 100 个观测值和 5 个变量的数据集。然后，我们使用 `sm.OLS` 函数进行多元线性回归，并使用 `sm.add_constant` 函数添加一个常数列。接着，我们使用 `het_white` 函数对回归模型的残差进行 White 检验，并输出了检验结果。

python对六维数据先OLS回归，后进行多元white检验

假设你有一个包含六个变量的数据集，你可以使用以下代码进行多元线性回归和 White 检验：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.diagnostic import het_white
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.normal(0, 1, size=(100, 6))

# 定义自变量和因变量
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 进行多元线性回归
X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 进行 White 检验
white_test = het_white(model.resid, X)

# 输出检验结果
print("Test statistic:", white_test[0])
print("P-value:", white_test[1])

在这个例子中，我们首先生成了一个包含 100 个观测值和 6 个变量的数据集。然后，我们定义了自变量 `x` 和因变量 `y`。接着，我们使用 `sm.OLS` 函数进行多元线性回归，并使用 `sm.add_constant` 函数添加一个常数列。最后，我们使用 `het_white` 函数对回归模型的残差进行 White 检验，并输出了检验结果。