怀特检验(White's Test)是用于检测回归模型中异方差性的统计方法,由Halbert White于1980年提出。其核心思想是通过分析残差平方与自变量的关系来判断方差是否恒定,适用于经济学、医学等领域的大样本数据分析。以下从定义、原理、步骤等方面展开说明。一、基本定义与背景怀特检验通过构造辅助回归模型,将...
怀特检验 怀特检验（White test ）是2016年公布的管理科学技术名词。定义 一种异方差检验方法。一般先将最小二乘估计残差的平方对模型的解释变量、解释变量平方以及解释变量交叉乘积进行回归，然后根据回归方程显著性判断是否存在异方差性。出处 《管理科学技术名词》第一版。
怀特检验的定义怀特检验是统计学中一种专门用于检测回归模型是否存在异方差性的假设检验方法。该方法通过构建包含原始解释变量及其交叉项、平方项的辅助回归模型,判断误差项的方差是否随解释变量变化而呈现非恒定特征。下文将从检验背景、核心原理、应用场景及实施步骤四个维度展开说明。 一、背景...
怀特检验是由英国统计学家约翰·怀特(John White)于1980年提出的。该检验方法基于最小二乘法(OLS)回归模型的残差,并通过检验残差与预测值之间的关系来判断异方差性的存在。怀特检验的零假设是残差方差与预测值无关,即存在同方差性。而备择假设是存在异方差性。 进行怀特检验的步骤如下: 1.通过OLS回归模型估计待...
二、怀特检验在stata中的步骤 1. 首先,我们要确保已经在stata中打开了包含我们要分析的数据的数据集。假设我们的数据集名为“mydata”,并且我们已经确定了要进行回归分析的因变量(y)和自变量(x1 x2等)。 2. 进行初步的回归分析。在stata命令窗口输入命令:“reg y x1 x2”(这里的x1、x2是示例自变量,根据实际...
怀特检验是一种用于检测回归模型中是否存在异方差性的统计方法,其核心步骤包括构造辅助回归模型、计算检验统计量并进行假设检验。以下是具体步骤的详细说明: 一、估计原模型残差 首先对原始回归模型进行参数估计,计算每个观测值的残差。残差定义为实际观测值与模型预测值之间的差值(即( e_...
📊 怀特检验异方差的原理 📌 在经典线性回归模型中,一个重要的假设是误差项的方差是恒定的(同方差)。如果这个假设被违反(异方差),那么回归系数的t检验和F检验就会失效,从而影响回归系数的显著性。🔍 为了识别异方差,我们常常使用几种检验方法,其中White's Test(怀特检验)是常用的一种。
EViews怀特检验是回归分析中检测异方差性的重要工具,其核心在于通过统计方法验证模型残差方差是否恒定。该检验由Halbert White提出,操作流程明确,结果对模型修正具有指导意义,但也需注意其适用范围与局限性。 一、检验原理与步骤 怀特检验通过构造辅助回归方程,将残差平方与自变量及其交叉项进行回...
怀特检验名词解释 怀特检验(White test)是一种经济学和统计学中常用的线性回归模型检验方法,也称为异方差检验。它的作用是检查一个线性回归模型是否存在异方差问题,即是否它的误差项方差不稳定。异方差问题会影响线性回归模型的准确性和可靠性,因此需要进行检验和处理。 怀特检验的原理是检验回归模型的残差的方差是否...
在理解怀特检验之前,我们首先需要了解标准差的概念。标准差是用于衡量数据变异程度的统计指标。简单来说,它描述了数据点相对于均值的分散程度。标准差越大,数据的分散程度越大。 怀特检验的核心思想是:如果某个观测值与总体的其他观测值相比,其标准差比值较高,那么它很可能是一个离群值或异常值。然而,怀特检验并不...