模型是否存在异方差,线性概率模型一定存在异方差

模型是否存在异方差,线性概率模型一定存在异方差

方差，我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式，这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。原文链接：原文出处：异方差性是同方差性的补充，不如果p 值小于某个显著性水平(通常是0.05 或0.01),那么你可以认为模型存在异方差性。你也可以使用vcd包中的homoscedasticityTest()函数来完成同样的任务。

但根据异方差检验结果显示，White检验和BP检验均呈现拒绝原假设(P<0.05)(原假设为模型没有异方差),说明模型存在异方差问题需要解决。异方差性处理方法解决异方差问题一般有三种办异方差是果而不是因，残差是同方差还是异方差可以反映模型是否准确反映了自变量和因变量的函数关系，是否

ˋ﹏ˊ 不需要关于异方差的任何先验信息。检验的基本步骤：检验的基本步骤：以二元线性回归模型为例，设模型为：以二元线性回归模型为例，设模型为：Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui (1)估计二元线性回归模型，因为模型存在异方差，所以参考K-P rk F统计量。因为41.04>12.83(15%水平),所以拒绝原假设H0=存在弱工具变量。综上所述，模型中并不存在弱工具变量，也就是说所有工具变量都是强的、有

如有相关，认为模型存在异方差。•随机误差项的方差。一般的处理方法是首先采用普通最小二乘法估计模型，以求得随机误差项的估计量（即残差ei。注意，此残差是不严ei2表格的），我们称之为“近似3 White检验(必须大样本；检验异方差，且能初步判断哪一变量引起异方差) 判断随机扰动项的方差是否与解释变量有关系3.1 用OLS 估计原模型，计算残差e后计算e² 3.2 辅助回归，用e²作为

在方差分析中，同方差是各组之间的方差相等；在回归分析中，同方差是指对于每一个样本点来说，随机误差的平方和(残差平方和)是一样的。2.异方差检验如果知道自己的做出的模型，是否存而无论是残差序列还是方差序列，本质上也是时间序列，只要存在自相关性，那么ARMA模型就可以上，于是出现了残差自回归模型和条件异方差模型。图4:传统时序建模流程ARMA模型适用于单