异方差性

如果需要进行方差分析,就要进行方差齐性检验,即若组间方差不齐则不适用方差分析.但可通过对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等方法变换后再进行方差齐性检验,若还不行只能进行非参数检验.

异方差首先要看残差序列图,大概看一看与X是啥关系,再进行修正.当然也可以自己试一试,如选择1/X^3等等.在EQUATION（等式）框内输入：y/X^3cx/X^3就可以了吧.如果要按照你说的w2=1

用stata,加个robust就可以消除异方差啦

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答：方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答：“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

方差齐性检验是方差分析的重要前提,是方差可加性原则应用的一个条件.方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验.方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的.只是所选

在百度文档里搜到了异方差的PPT讲义,需一个财富值就可下载,网址是：http://wenku.baidu.com/view/997bc8136edb6f1aff001f4e.html

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述波动程度.

white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问：即是说，如果我有2个解释变量，就只对其中的一个（X1）加权就行

v1和v2表示排列在中间的部分观察值被抽出来分成的两部分的观察值的个数.

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

解题思路：同学你好，本题目主要是利用均值方差定义解方程组，注意可以直接求解，也可以巧解解题过程：最终答案：4

要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问：我没有做假设，置信区间在SPSS统计表格什么地方找？再答：

D(ut)=E[ut-E(ut)]^2=常数.称误差项ui具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.

你好,你的P是0.087784,即拒绝原假设犯错的概率是8.78%.怀特检验的原假设是假设不存在异方差,那么P=0.087784的意思就是：承认原模型存在异方差,犯错的概率是8.78%.因此,如果你想

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

才10币,太少鸟,不过还是给你吧再问：不好意思，我就这点币了

lsycx进行普通最小二乘法回归,然后,在回归方程窗口,点estimation,点options,勾选加权最小二乘法,权数写1/abs(resid),确定即可.再问：那怎样预测呢再答：菜单上有个命令：

先做线性回归,然后对残差做怀特检验没有异方差

您第一个等方差检验用的levene检验,所以认为您的数据是非正态的；此检验结果认为不具备方差齐性.ANVOA方差分析要求数据来自正态分布总体,并且因子水平之间的方差大致相等（齐性）,所以不应该使用AN

X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2