probit异方差问题 SAS

zongtaoliu2054

3300

收藏 2013-06-11

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向大家请教：怎样用SAS检验probit或者logit model的异方差问题呢。我知道怎样检验OLS regression的异方差性。STAT也很好检验。可是我导师要我用SAS。
一般而言是不需要检验probit model的，可是我看到好几篇A Journal的文章用了Huber-White-Sandwich robust standard errors clustered by industry. 我自己尝试的是：
proc qlim data=A;  model r8= r1 r3 r5 r7  / discrete(d=probit)；
  hetero r8 ~ r1 r3 r5 r7/ noconst;
run;  结果虽然出来了，但是我不明白结果的意思，而且我也不确定我做的是不是对的
1.原来的                                              Standard                Approx
            Parameter DF       Estimate          Error t Value Pr > |t|

            Intercept    1       0.867229       0.094443    9.18    <.0001
            r1          1    -2.030610       0.233784    -8.69    <.0001
            r3          1    -2.157681       0.213217    -10.12    <.0001
            r5          1       3.386556       0.603624    5.61    <.0001
            r7          1    -1.101744       0.178893    -6.16    <.0001
2. after Hetero

                                                   Standard                Approx
            Parameter DF       Estimate          Error t Value Pr > |t|

            Intercept    1       1.172453       0.217519    5.39    <.0001
            r1          1    -4.092669       1.082044    -3.78    0.0002
            r3          1    -2.912057       0.647849    -4.49    <.0001
            r5          1       3.738665       1.741928    2.15    0.0319
            r7          1    -1.315804       0.268232    -4.91    <.0001
            _H.r1       1       6.813502       1.867117    3.65    0.0003
            _H.r3       1       1.340958       1.031329    1.30    0.1935
            _H.r5       1    -0.365269       2.723325    -0.13    0.8933
            _H.r7       1    -1.699414       0.878800    -1.93    0.0531
是应该report 上面的数据，还是H的数据。还是我做错了。

非常感谢！

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jingju11 查看完整内容

To account for Heteroscedasticity, you specify the variance as a function of variables. Since you did not specify the link function but only NOCONST, the exp was used by default. That is, the expectation of the variance in the model = c * exp(x’H ). The parameters of _H. are the elements of H vector. X is a vector you defined at HETERO statement, that is, r1 r3 r5 r7. Clearly, the variance is dep ...