异方差的修正方法有以下几种: 1.帕克-贝克修正:通过引入一个异方差函数,根据残差与预测变量之间的关系来修正异方差。常用的帕克-贝克修正包括指数函数和对数函数。 2.杜宾-沃森修正:基于杜宾-沃森统计量的计算,通过对残差进行变换,使其满足异方差齐次性的假设。 3.加权最小二乘法:根据异方差函数给不同观测值赋予...
第四节异方差旳修正 •加权最小二乘法•加权最小二乘法旳矩阵表达 一、加权最小二乘法 假如模型被检验出存在异方差性，则需要发展新旳措施估计模型，最常用旳措施是加权最小二乘法（WeightedLeastSquares,WLS）。加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一种新旳不存在异方差性旳模型，然后采用OLS估计其参数...
以下是一些补救异方差的措施: 1.对原模型进行变换:对原模型进行适当的变换,如对数变换、倒数变换、平方根变换等,可以消除异方差性。这些变换通常用于处理非正态分布的数据,可以将数据分布变窄,使方差保持恒定。 2.使用加权最小二乘法:在回归分析中,可以使用加权最小二乘法来处理异方差性。这种方法给较小的方差...
1.lnx_2的p值为0.027,拒绝“异方差的函数不依赖于lnx_2”的原假设,得出结论:异方差仅仅是由lnx_2产生的; 2.lnx_1的p值为0.61,无法拒绝“异方差的函数不依赖于lnx_1”的原假设,得出结论:异方差的函数不依赖于lnx_1; 3.联合假设的p值为0.087,在5%显著性水平上无法拒绝“异方差函数不依赖于lnx_1与lnx_...
异方差的修正方法是什么?〔P99〕 相关知识点: 试题来源: 解析 答:如果模型被证明存在异方差性,那么需要开展新的方法评估模型,最常用的方法是加权最小二乘法〔WLS〕。加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用OLS法估计其参数。
答:如果异方差是由模型的数学形式偏差所造成的,则需要修正模型的数学形式,以消除随机项的异方差。 如果异方差不是由模型的数学形式的偏差造成的,则解决随机项异方差的基本思路是对原模型进行变换,使得新模型中的随机项是同方差,新模型中的变量可以观测,从而对新模型应用最小二乘法估计参数。变换方法依赖于随机项ε...
异方差的检验有图示法及解析法,检验异方差的解析方法的共同思想是,由于不同的观察值随机误差项具有不同的方差,因此检验异方差的主要问题是判断随机误差项的方差与解释变量之间的相关性。 异方差的修正方法有加权最小二乘法和模型对数变换法等,其基本思路是变异方差为同方差,或者尽量缓解方差变异的程度。反馈...
第三节 异方差的修正 第三节异方差的修正 一、当i2已知时，用加权最小二乘法估计参数以一元线性回归模型为例：Yi12Xiui 经检验ui存在异方差，且：var(ui)i 2 其中是常数，2 f(Xi)是Xi的某种函数。（二）加权最小二乘法具体做法 1.选取权数并求出加权的残差平方和...
异方差修正是指为了提高统计分析的准确性和可靠性,采取一些措施来处理数据中存在的异方差现象,从而改善统计结讞的准确性。通常使用的方法有自适应型统计量修正,采用的方法是改变估计量的抽样分布,使数据在一定的假设条件下,采用反复变换样本比例的分位值使估计量的抽样分布更加一致,从而得到更加可靠的检验结果;另一方面...
异方差性可能会导致线性回归模型的参数估计不精确,误差项的标准误差的估计不准确,常见的检验和修正方法包括Breusch-Pagan检验和White检验,同时,还可以采取加权最小二乘法或者转换变量的方法来修正异方差性。 异方差性可以分为条件异方差和非条件异方差两种类型。条件异方差是指在给定自变量的情况下,被解释变量方差的...