White检验异方差具体步骤
时间: 2024-01-05 22:02:02 浏览: 440
White检验(White test)是一种用于检验回归模型的异方差性(heteroscedasticity)的方法。异方差性是指随着自变量变化,因变量的方差也会变化,这种情况下,模型的标准误会被低估或高估,导致参数的显著性被错误评估。下面是 White 检验的具体步骤:
1. 首先,需要建立一个回归模型,即估计出模型的残差平方(residuals squared)。
2. 将模型的残差平方与自变量的所有组合项(包括交互项)进行乘积,得到一个新的矩阵 X。
3. 对 X 矩阵进行主成分分析(PCA),得到主成分的个数和相关系数。
4. 使用主成分计算出一个统计量,称为 White 检验统计量(White test statistic),其计算公式为:nR²,其中 n 为样本量,R² 为主成分的第一项的方差占总方差的比例。
5. 将 White 检验统计量与 F 分布进行比较,得到 p 值。如果 p 值小于显著性水平(通常为 0.05),则认为模型存在异方差性。
需要注意的是,White 检验也有其局限性,例如在样本量较小的情况下可能不够准确,同时还需要考虑其他可能导致异方差性的因素。因此,在使用 White 检验时需要结合实际情况进行综合分析。
相关问题
eviews异方差检验
Eviews提供了几种不同的方法来进行异方差性检验。其中最常用的方法是基于White(1980)的异方差性检验,它可以通过以下步骤进行:
1. 打开Eviews中的数据集,并估计你的回归模型。
2. 在Eviews的工具栏中选择“View”->“Residual Diagnostics”->“Heteroskedasticity Tests”。
3. 在弹出的窗口中,选择“White”选项卡。在这个选项卡中,你可以选择不同的异方差性检验方法,例如“White's General Test”或“White's Robust Test”。
4. 选择你想要使用的方法,并点击“OK”按钮。Eviews会自动计算出异方差性检验的结果,并在输出窗口中显示。
需要注意的是,异方差性检验只是回归模型诊断的一部分。如果检验结果表明存在异方差性问题,你需要对模型进行修正,例如使用异方差性稳健的标准误差或进行加权最小二乘回归等。
stata异方差检验
Stata中进行异方差检验,可以使用命令hettest。该命令可以对线性回归模型进行异方差检验,以确定是否存在异方差问题。
具体操作步骤如下:
1. 首先,创建线性回归模型。
2. 输入命令hettest,后跟已创建的线性回归模型。
3. Stata将输出多个统计量,其中最重要的是Breusch-Pagan test和White test。如果p值小于0.05,则可以拒绝原假设,说明存在异方差问题。
例如,以下命令可以进行异方差检验:
```
reg y x1 x2 x3
hettest
```
需要注意的是,异方差检验并不是一个精确的科学方法,因此需要谨慎解释检验结果。如果发现异方差问题,可以采取多种方法进行处理,例如使用异方差稳健标准误差、进行加权最小二乘回归等。
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