1樓：匿名使用者
比較懷特統計量n*r^2與相應卡方分佈χ2的臨界值 自由度為輔助迴歸方程中解釋變數的個數r^2為可決係數如果懷特檢驗量大於臨界值，則拒絕同方差假設，及存在異方差，反之不存在異方差。
white檢驗出迴歸結果後接下來怎麼辦？
2樓：匿名使用者
比較懷特統計量n*r^2與相應卡方分佈χ2的臨界值自由度為輔助迴歸方程中解釋變數的個數。
r^2為可決係數。
如果懷特檢驗量大於臨界值，則拒絕同方差假設，及存在異方差，反之不存在異方差。
異方差性兩種檢驗方法檢驗結果不一樣怎麼辦
3樓：匿名使用者
lm檢驗和white檢驗都是看p值，如果p值小於你設定的顯著性水平，也就是α，那麼就表明自相關，arch異方差檢驗也是同理，如果對模型修正後，p>α了，那麼就說明不存在異方差，自相關這些了，也就是你所說的通過了。
正態性檢驗你看下點完彈出來的直方圖，符合正態的形態就可以通過了。
協整的話，你那樣用eg兩步法檢驗的話也可以，但比較麻煩，df和adf更好用些，直接看那3個值就ok了~
4樓：因為你我會熱愛
內生性檢驗也只是基於你的模型設定和資料給出一個統計上的判斷，既然是統計上的判斷就會有偏差，所以很多時候對內生性問題的斷定都是從理論層面進行了。
2. 你需要認真看看 ivreg2 命令的幫助檔案，以及該檔案中提到的那些參考文獻。每個統計量適用的前提條件是有差異的，這也是為什麼再附加了 roubst 選項後報告的統計量會有所不同的原因所在。
以 sargan 統計量為例，sargan (1958) 最初提出這個統計量時，是在同方差假設下構造的，然而，當模型設定中存在嚴重的異方差時，這個統計量往往存在過度拒絕問題。
下面是white檢驗的結果，請問這表示模型是同方差還是異方差？為什麼
5樓：匿名使用者
異方差性（heteroscedasticity ）是相對於同方差而言的。所謂同方差，是為了保證迴歸引數估計量具有良好的統計性質，經典線性迴歸模型的一個重要假定：總體迴歸函式中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。
white異方差檢驗怎麼搞
6樓：樂跑小子
比較懷特統計量n*r^2與相應卡方分佈χ2的臨界值自由度為輔助迴歸方程中解釋變數的個數r^2為可決係數如果懷特檢驗量大於臨界值，則拒絕同方差假設，及存在異方差，反之不存在異方差。
white異方差檢驗怎麼搞
stata的white檢驗結果為chi2(16）=17.00，prob>chi2=0.3856，請問是否存在異方差性，為什麼？
7樓：匿名使用者
看p值p值大於，說明接受原假設。
即不存在異方差。
8樓：神木猴
prob > chi2 =
在至少10%的概率上接受「不存在異方差」的原假設，所以結果應該是「不存在異方差」
9樓：匿名使用者
p值可以接受原假設，即不存在異方差。
請教eviews關於異方差white檢驗
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