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2009-04-22

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       我在做一个横截面数据的多元回归时检验其是否存在异方差,请版主帮忙确认是否存在异方差。


 


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2009-4-23 15:04:00

F-statistic

1.188324

    Prob. F(23,7)

0.4352

Obs*R-squared

24.67926

    Prob. Chi-Square(23)

0.3670

而根据
White检验的原假设:不存在异方差性。你的检验来看,不存在异方差,因为都授受原假设。此类问题在视频教程中都说得非常清楚,请再参看一下教程,及解决办法。
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2009-4-25 16:35:00

我看教材中提到用white检验时判断是否存在异方差是根据nR2ca2的大小来判断,如nR2大于ca2,则存在异方差。而我检验的Obs*R-squared值为24.67926ca25%的分布是12.592,应该存在异方差啊。请指教。

在教学片中的white检验是nR2大于了ca2的值,所以存在异方差。

另视频教学案例中的哈维检验等指标是否也是根据nR2ca2的大小来判断是否存在异方差?

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2009-4-25 22:13:00
以下是引用leewinjing在2009-4-23 15:04:00的发言:

F-statistic

1.188324

    Prob. F(23,7)

0.4352

Obs*R-squared

24.67926

    Prob. Chi-Square(23)

0.3670

而根据 White检验的原假设:不存在异方差性。你的检验来看,不存在异方差,因为都授受原假设。此类问题在视频教程中都说得非常清楚,请再参看一下教程,及解决办法。

应该是说原假设成立的可能性高达43.52%。所以应该接受原假设,即接受:不存在异方差性。

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2009-4-26 13:04:00

视频教程我已看过多次才有此疑问。孙敬水的中级计量经济学p71页中明确指出判断是否存在异方差的标准为根据nR2和ca2的大小来判断,如nR2大于ca2,则存在异方差。而易丹辉的数据分析与eviews应用中对是否存在异方差也是看这两个值的大小。所以我很困惑在这里是以p为标准还是根据孙敬水教材中的方法为标准。而且我在按孙敬水的标准检验,在认为存在异方差后进行了加权处理,结果有了明显改善(我附上检验结果)。如上所说原假设成立的可能性为43.52%,概率不超过50%时也可认为成立吗?

所以我希望能明确告知在此问题的判断标准是什么。

还有一个问题,视频中李老师在使用哈维检验时判断存在异方差,我希望明确是用nR2和ca2的大小来判断还是p值来判断是否存在异方差。

刚发现回帖不能上传文件,我会再发一个新帖把我检验的结果附上。请指教。

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2009-4-26 16:43:00

不管根据哪个统计量的值与5%或10%的临界值比较或根据相伴概率来判断,结果都应该是一样的,即在5%或10%(也可严格到1%)的显著水平下,如果P值小于5%或10%,则可认为拒绝原假设,存在异方差。

如果给出的F值或NR2值小于临界值,表明不存在异方差;如果大于临界值,表明存在异方差。没有你说的其他标准了。以后根据概率比根据临界值判断更容易。

需要说明:没有什么50%的标准,因为你是在5%或10%的显著性水平下作判断,5或10%就是你的标准。

这个绝对没错。

[此贴子已经被作者于2009-4-26 16:44:56编辑过]

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