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多元线性 回归之后 检测到 异方差 , 一个参数 和 残差 存在相关性 。
如何通过WLS驱除 影响?

reg DISTANCE AGE KIDS INCOME


通过生成图片 发现 残差和 income 可能存在 异方差。(下图 左上的图)

twoway (scatter res INCOME) ,saving (1)

(file 1.gph saved)

. twoway (scatter res AGE),saving (2)

(file 2.gph saved)

. twoway(scatter resKIDS),saving (3)

(file 3.gph saved)

graph combine 1.gph 2.gph 3.gph



进一步 测定:

Golddeld-Quandt Test

sort INCOME

g index = _n

reg DISTANCE AGE KIDS INCOME if index<81

scalar RSS1 = e(rss)

scalar list RSS1

RSS1 =7434484.1


reg DISTANCE AGE KIDS INCOME if index>112

scalar RSS2 = e(rss)

scalar list RSS2

RSS2 = 24239434

scalar GQ = RSS2/RSS1

scalar DOF = 81-3-1

scalar PV = Ftail(DOF,DOF,GQ)

scalar list GQ PV

GQ =3.2604056


PV =2.460e-07

对比确定存在异方差 GQ 大于 PV

为了修正影响 已经 使用了. reg DISTANCE AGE KIDS INCOME,robust

但我想 知道 如果我想要用 WLS 进行修正 应该如何做

比如:

用ressidual 的标准差 作为 权重参数 调整

用ressidual 的方差 作为 权重参数 调整


我最糊涂的是 我只知道当 一元回归的时候可以用

g yi = y / sqrt (res)

g ic = 1/sqrt(res)

g ix = x/sqrt(res)

reg iy ic ix, noco

来做

那么 如果是 多元 那么是否应该是:

g yi = y / sqrt (res)

g ic = 1/sqrt(res)

g ix1 = x1/sqrt(res)

g ix2 = x2/sqrt(res)

g ix3 = x3/sqrt(res)

reg iy ic ix1 ix2 ix3, noco

这样对吗?




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