Тест уайта на гетероскедостичность


19 янв. г. - Гетероскедастичность в R. Загружаем нужные пакеты: library(knitr) opts_chunk$set(cache=FALSE) library(ggplot2) # графики library(sandwich) # оценка Var для гетероскедастичности library(bstats) # тест Уайта, тест Бройша-Пагана library(lmtest) # тест Бройша-Пагана theme_set(theme_bw()).

Явление гетероскедастичности возникает, как правило, при анализе неоднородных объектов. Например, при построении зависимости прибыли фирмы от размера основного фонда (или каких-либо других факторов) гетероскедастичность вызвана тем, что у больших фирм колебания прибыли будут выше. Тест Уайта на гетероскедастичность.

Позволяет проверить гетероскедастичность остатков модели линейной регрессии. Параметры теста: Объясняющие ряды. Факторы, которые воздействуют на поведение объясняемой переменной. По умолчанию в списке содержатся все факторы тестируемой модели.

Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения: В противном случае гетероскедастичность признается незначимой случайные ошибки скорее всего гомоскедастичны.

Просмотры Читать Править Править код История.

Тест уайта на гетероскедостичность

В таком случае вспомогательная регрессия должна быть незначимой. Эта страница последний раз была отредактирована 6 сентября в Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения:

Тест уайта на гетероскедостичность

Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия. Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения: В противном случае гетероскедастичность признается незначимой случайные ошибки скорее всего гомоскедастичны.

Следовательно, если значение статистики больше критического значения этого распределения для заданного уровня значимости, то нулевая гипотеза отвергается, то есть имеется гетероскедастичность. В тесте проверяется нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности то есть ошибки модели предполагаются гомоскедастичными — с постоянной дисперсией.

Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения:

В противном случае гетероскедастичность признается незначимой случайные ошибки скорее всего гомоскедастичны. Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Пусть имеется линейная регрессия:.

Пространства имён Статья Обсуждение. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия. Тест использует остатки регрессии, оценённой с помощью обычного метода наименьших квадратов.

Страницы, использующие волшебные ссылки ISBN.

Пространства имён Статья Обсуждение. Эта страница последний раз была отредактирована 6 сентября в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.

Сущность и процедура теста [ править править код ] Пусть имеется линейная регрессия: В таком случае вспомогательная регрессия должна быть незначимой. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Пространства имён Статья Обсуждение.

Просмотры Читать Править Править код История. Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения: Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения:.

Эта страница последний раз была отредактирована 6 сентября в Материал из Википедии — свободной энциклопедии.

Тест использует остатки регрессии, оценённой с помощью обычного метода наименьших квадратов. Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.

Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия. Сущность и процедура теста [ править править код ] Пусть имеется линейная регрессия: Следовательно, если значение статистики больше критического значения этого распределения для заданного уровня значимости, то нулевая гипотеза отвергается, то есть имеется гетероскедастичность.

Пусть имеется линейная регрессия:.

В противном случае гетероскедастичность признается незначимой случайные ошибки скорее всего гомоскедастичны. Просмотры Читать Править Править код История. Материал из Википедии — свободной энциклопедии.

Следовательно, если значение статистики больше критического значения этого распределения для заданного уровня значимости, то нулевая гипотеза отвергается, то есть имеется гетероскедастичность. White test — универсальная процедура тестирования гетероскедастичности случайных ошибок линейной регрессионной модели , не налагающая особых ограничений на структуру гетероскедастичности, предложенная Уайтом в г.

Пространства имён Статья Обсуждение.

В таком случае вспомогательная регрессия должна быть незначимой. Страницы, использующие волшебные ссылки ISBN. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Эконометрика Статистические критерии Регрессионный анализ. Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения:

Тест использует остатки регрессии, оценённой с помощью обычного метода наименьших квадратов. Просмотры Читать Править Править код История. Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Материал из Википедии — свободной энциклопедии.

Тест использует остатки регрессии, оценённой с помощью обычного метода наименьших квадратов. Пространства имён Статья Обсуждение. Эта страница последний раз была отредактирована 6 сентября в Для теста оценивается также обычным МНК вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры включая константу, даже если её не было в исходной модели , их квадраты и попарные произведения: Эконометрика Статистические критерии Регрессионный анализ.



Снег в башка попад т
Современый транс
Джейсон стетхем геи
Дэниель рэдклиф гей
Такой минет еще не видели порно
Читать далее...

Меню