Breusch-Pagan检验,又称为B-P检验,是一种专门用于检验回归分析中异方差性的统计方法。以下是关于Breusch-Pagan检验
首先,我们需要使用内置的数据集 mtcars 拟合一个回归模型。然后,使用 lmtest 库中的 bptest 函数执行 Breusch-Pagan 检验。 具体步骤如下: 1. 安装并加载所需的库: ```R install.packages("lmtest") library(lmtest) ``` 2. 拟合回归模型,例如: ```R model <- lm(y ~ x1 + x2, data=data) ``...
我们可以对上述回归的残差平方进行条件异方差的Breusch-Pagan检验。该检验对预测通货膨胀率的残差平方进行回归。残差平方回归中的R2(图表中未标出)是0.0666。本次回归的检验统计量nR2为181×0.0666 = 12.0546。在原假设下,没有条件异方差,检验统计量是一个χ2随机变量与一个自由度(只有一个自变量)。 仅当检验统计...
因此,Breusch-Pagan检验就是对辅助回归进行方程的显著性检验,可以构造F统计量。 操作方法: 图示检验法:以回归的残差的平方2ie为纵坐标,回归式中的某个解释变量ix为横坐标,画散点图。如果散点图表现出一定的趋势,则可以判断存在异方差。 Goldfeld-Quandt检验: (1)将观测值按照解释变量x的大小顺序排列 (2)将...
需要实现设定好面板和时间变量,然后做好平稳性检验。 //面板数据模型选择:F/Breusch-Pagan/Hausman //在"--"中填入模型的变量,以空格隔开 local model "--" local z=1 while `z'==1 { qui xtreg `model',fe estimates store FE local p_f=e(p_f) while `p_f'<0.05{ local result "FE优于POOL...
breslow检验 breuschpagan检验 显著性检验可以告诉我们某个观测值是否有效,,例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等。由于一些因素的限制,我们一般得到的样本都是小样本,而我们想知道总体样本的分布,这时就需要置换检验。 下面通过一个简单例子来介绍Permutation test的思想。
你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。White 检验;Breusch-Pagan检验;Goldfeld-Quandt检验 这些检验的主要输入是回归模型的残差(如普通最小二乘法)。零假设是残差的分布方差相等。如果p值小于显著性水平，则拒绝该假设。这就说明时间序列是异方差的，检验显著性水平通常设置为0.05。Pyth...
探索面板数据模型选择：F、Breusch-Pagan和Hausman检验 要实现面板数据模型选择在stata上的自动分析，我们可以通过简单的方式直接粘贴变量名如'y'和'yourspecificvariables'的指定格式来实现。在操作前，请务必完成面板和时间变量的设定，并做好平稳性检验。值得注意的是，在stata中进行豪斯曼检验时，由于xt...
毕业论文 > breusch-pagan test-Package ´lmtest´:Breusch-Pagan检验包装lmtest” 下载文档 收藏 打印 转格式 413阅读文档大小:209.45K46页南开文库上传于2014-09-05格式:PDF HA-VAL-311-单元测试结果报告 热度: 计算机知识一份完整的开发文档之--附录g-2产品需求规格说明书第一期 ...
当省略的变量与回归方程中的变量有相关关系的时候，不仅会引起内生性问题，还会引起异方差。二是截面数据中总体各单位的差异。在模型窗口出现Breusch–Pagan test的统计数据， 用于测试异方差性的存在。左边的检定统计量适用于手算，右边的p-value少于5%(选取95%置信区间)， 证明了异方差性的存在。