Меню



Серологические методы обнаружения гетероскедастичности


Методы обнаружения гетероскедастичности Читайте также: При этом получен ряд остатков е i. В этом случае аргументы уравнения 4.

Серологические методы обнаружения гетероскедастичности

Поскольку МНК -оценки параметров моделей остаются несмещёнными состоятельными даже при гетероскедастичности, то при достаточном количестве наблюдений возможно применение обычного МНК. Пусть по выборке с помощью МНК было синтезировано уравнение регрессии. Этот тест предполагает, что дисперсия ошибок регрессии представляет собой квадратичную функцию от значений объясняющих переменных, то есть при наличии одного фактора.

Серологические методы обнаружения гетероскедастичности

По каждой из этих выборок, объемами , строятся уравнения парной регрессии, из которых определяются остаточные суммы квадратов. На этих графиках разброс точек может меняться в зависимости от значения этих переменных. Принуждение как метод управления.

Гетероскедастичность англ. Для упрощения анализа, слагаемые с парными произведениями факторов, как правило, не используются. Принуждение как метод управления.

Источник — https: Эконометрика Регрессионный анализ. Так как значения дисперсий на самом деле неизвестны, то в качестве их оценок предлагается использовать наиболее предпочтительное представление , полученное с помощью одного из вышерассмотренных тестов Уайта, Парка, Глейзера.

Для упрощения анализа, слагаемые с парными произведениями факторов, как правило, не используются. Регрессии строятся при различных значениях k и выбирается та функция, для которой коэффициент с 1 наиболее значим статистически проверяется с помощью критерия Стьюдента или наиболее значимо уравнение 4.

Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.

Этот тест основан на проверке зависимостей остатков от объясняющих переменных вида. С помощью замены переменных 4. С помощью обычного МНК находим с i.

Этот тест основан на проверке зависимостей остатков от объясняющих переменных вида. Наличие гетероскедастичности проявляется в виде тенденции изменения распределения.

По каждой из этих выборок, объемами , строятся уравнения парной регрессии, из которых определяются остаточные суммы квадратов. Если в модели присутствует гетероскедастичность, то очень часто это связано с тем, что дисперсии ошибок некоторым образом возможно, довольно сложно зависят от регрессоров, а гетероскедастичность должна как-то отражаться в остатках обычной регрессии исходной модели.

Этот тест в принципе дополняет тест Спирмена, так как здесь также предполагается, что отклонение пропорционально.

Поскольку МНК -оценки параметров моделей остаются несмещёнными состоятельными даже при гетероскедастичности, то при достаточном количестве наблюдений возможно применение обычного МНК. Этот тест предполагает, что дисперсия ошибок регрессии представляет собой квадратичную функцию от значений объясняющих переменных, то есть при наличии одного фактора.

Если коэффициент значим, то модель дисперсии может быть принята в виде 4. С помощью обычного МНК находим с i. Шаг 2. На этих графиках разброс точек может меняться в зависимости от значения этих переменных. Пространства имён Статья Обсуждение. Методы обнаружения гетероскедастичности Читайте также:

Гетероскедастичность противоположна гомоскедастичности , означающей однородность наблюдений, то есть постоянство дисперсии случайных ошибок модели. Этот тест заключается в проверке коррелированности абсолютных значений остатков и значений , то есть проверяется не просто зависимость между ними, а ее приближение к линейной.

На этих графиках разброс точек может меняться в зависимости от значения этих переменных. Для множественной регрессии зависимость вида 4. С этой целью могут быть использованы тесты Уайта, Парка, Глейзера. Доказано, что если коэффициент корреляции для генеральной совокупности равен нулю, то статистика.

С помощью замены переменных 4.

Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. О наличии или отсутствии гетероскедастичности судят по величине F — критерия Фишера. Шаг 2. Так как значения дисперсий на самом деле неизвестны, то в качестве их оценок предлагается использовать наиболее предпочтительное представление , полученное с помощью одного из вышерассмотренных тестов Уайта, Парка, Глейзера.

Для множественной регрессии такие зависимости строятся для каждой объясняющей переменной отдельно или по оси абсцисс откладывают значения. Пусть по выборке с помощью МНК было синтезировано уравнение регрессии. В случае гетеросекдастичности в качестве выбирается величина обратная дисперсии, с целью уменьшения веса измерений с большими ошибками.

Для реализации ВМНК разделим все составляющие 4. Этот тест является предпочтительным для анализа множественной регрессии, когда зависимость остатков от факторов носит сложный характер. По каждой из этих выборок, объемами , строятся уравнения парной регрессии, из которых определяются остаточные суммы квадратов.

Содержательный смысл этого теста состоит в следующем. Для множественной регрессии зависимость вида 4. Традиционные методы среднего и краткосрочного финансирования. Основным методом коррекции влияния гетероскедастичености является взвешенный метод наименьших квадратов ВМНК.



Великолепная мадам показала небритую пизду
Трансвеститы gjhyj
Русское порно племянник подглядывает за тетей в ванной
Откуда бертся сперма у мужин
Ролики красивого профессионального стриптиза
Читать далее...

<