怀特检验异方差判定标准

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RT.....网上查了好久都没说标准是什么..只知道要看probability值...求教...

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关键词：怀特检验 异方差 Probability bability Ability 怀特 网上

看P值，接受原假设。

1# lois_01

White Heteroskedasticity Test:                               
                               
F-statistic        4.148468            Probability                0.011832
Obs*R-squared        11.60896            Probability                0.020509
                               
                               
Test Equation:                               
Dependent Variable: RESID^2                               
Method: Least Squares                               
Date: 12/27/10   Time: 22:08                               
Sample: 1 27                               
Included observations: 27                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -79700.74        75538.40        -1.055102        0.3028
X1        1.295425        1.026914        1.261473        0.2204
X1^2        -0.000116        0.000292        -0.398070        0.6944
X2        1490.651        1383.797        1.077218        0.2931
X2^2        -6.978429        6.337612        -1.101113        0.2827
                               
R-squared        0.429961            Mean dependent var                1027.797
Adjusted R-squared        0.326318            S.D. dependent var                1482.430
S.E. of regression        1216.751            Akaike info criterion                17.21133
Sum squared resid        32570623            Schwarz criterion                17.45130
Log likelihood        -227.3530            F-statistic                4.148468
Durbin-Watson stat        2.065441            Prob(F-statistic)                0.011832

那这个呢。。

Obs*R-squared        11.60896            Probability                0.020509
上图中的这个表达式说明 怀特统计检验量为11.60896，原假设H0：存在同方差 的概率为0.020509小于0.05，说明存在异方差

举个例子：
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity

chi2(20)     =     26.27
Prob > chi2  =    0.1569

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test


Source        chi2     df      p

Heteroskedasticity       26.27     20    0.1569
Skewness       12.82      5    0.0251
Kurtosis           .      1         .

Total           .     26         .

chi2(20)     =     26.27是怀特检验中的统计量的值，其自由度是20。
判断是否存在异方差用Prob > chi2  =    0.1569
怀特检验的原假设是同方差，Prob > chi2  =    0.1569表示在原假设为真的情况下，观测到的数值出现的概率是0.1569，是否拒绝原假设取决于是否认为以0.1569概率出现的事件是小概率事件，只要选取显著性水平值小于0.1569，就都不能拒绝原假设。而一般做检验的显著性水平选取1%，5%或10%都比0.1569要小，因此在这次检验中不管采用上述哪一种显著性水平都不应该拒绝原假设，即认为不存在异方差现象。

White Heteroskedasticity Test:                                
                                
F-statistic        4.148468            Probability                0.011832
Obs*R-squared        11.60896            Probability                0.020509
                                
                                
Test Equation:                                
Dependent Variable: RESID^2                                
Method: Least Squares                                
Date: 12/27/10   Time: 22:08                                
Sample: 1 27                                
Included observations: 27                                
                                
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                                
C        -79700.74        75538.40        -1.055102        0.3028
X1        1.295425        1.026914        1.261473        0.2204
X1^2        -0.000116        0.000292        -0.398070        0.6944
X2        1490.651        1383.797        1.077218        0.2931
X2^2        -6.978429        6.337612        -1.101113        0.2827
                                
R-squared        0.429961            Mean dependent var                1027.797
Adjusted R-squared        0.326318            S.D. dependent var                1482.430
S.E. of regression        1216.751            Akaike info criterion                17.21133
Sum squared resid        32570623            Schwarz criterion                17.45130
Log likelihood        -227.3530            F-statistic                4.148468
Durbin-Watson stat        2.065441            Prob(F-statistic)                0.011832

这个不存在异方差，因为你的是小样本，所以应该看
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                                
C        -79700.74        75538.40        -1.055102        0.3028
X1        1.295425        1.026914        1.261473        0.2204
X1^2        -0.000116        0.000292        -0.398070        0.6944
X2        1490.651        1383.797        1.077218        0.2931
X2^2        -6.978429        6.337612        -1.101113        0.2827

，从P值看，是都不显著的，所以认为没有异方差

7# 清荷1103

Many thanks！！

帖子不错，正是我要找的~~~

wufei2134 发表于 2010-12-27 22:58
举个例子：
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity

在克服异方差的时候，运用最小二乘法，权数怎么算？