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stata怀特检验怎么判断有无异方差
White 检验的原假设是误差的方差相等。 用数学术语来说,就是:H0 = σ2i = σ2。替代假设(您正在测试的假设)是方差不相等:H1 = σ2i ≠ σ2。
查表得,在5%显著性水平(如果你的问题所取得显著性水平不是5%,那就换成你的显著性水平再查)下,此临界值为1072。比较1072与n*r^2的大小(样本容量自己数数),前者大,则没异方差,否则有。
显著性水平值可以查卡方分部表(chi-squared),这次自由度为5,按照表就可以找到。
检验异方差性的方法有:图示检验法:相关图分析;残差图分析。Goldfeld - Quandt 检验法。怀特(white) 检验。帕克检验( Park test ) 和格里奇检验( Glejser test)。
怀特检验自由度如何确定
1、chi2(20) = 227是怀特检验中的统计量的值,其自由度是20。
2、只要n-1个数的离差平方和确定了,方差也就确定了;因为在均值确定后,如果知道了其中n-1个数的值,第n个数的值也就确定了。这里,均值就相当于一个限制条件,由于加了这个限制条件,估计总体方差的自由度为n-1。
3、不会 问题三:请教高人F检验里分子自由度和分母自由度如何计算 具体事例有具体函数。你这样空泛怎么上传带行列号的有数据示例的表格截图,清楚说明已知条件,达成什么样的结果,才能有针对性地给你准确的答案。
4、k=3n-2p5=3*7-2*10=1。主要是判断活动件的个数,除了机架其他属于活动件。不过几个活动件联系在一起,只能算一个活动件。例如:一根轴上两个齿轮,齿轮与轴一起只能算一个活动件。
怀特检验为什么要求大样本
white、检验要大样本,况且你有5个变量white检验的话,在估计后可用数据就好少了。 不过一般检验两个都进行。
T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本。补充:一般来说,如果两列数据每列数字的个数超过30个,可以默认其均值服从正态分布,直接用t配对检验。
因为样本数量大,涵盖的被调查者对象比较丰富,当然也一定存在抽样误差,但是误差就小了很多。
如果您的数据集有许多解释变量,则测试可能难以计算。除非您有运行 White Test 的特定原因(即您需要自变量对方差产生交互式非线性影响),否则您应该使用更简单的 Breusch-Pagan。 White 检验是一种渐近检验,旨在用于大样本。
统计方法不同:由于小样本的数据量较少,统计结果的可靠性较低,因此在对小样本进行统计分析时需要采用较为保守的方法,如t检验等;而在大样本中,由于样本数量足够多,可以采用更为准确和精确的统计方法,如Z检验等。
怀特检验用于检验什么
1、异方差性。怀特检验(White test )是2016年公布的管理科学技术名词。一种异方差检验方法。
2、怀特检验可以用于检验异方差。ARCH检验则是检验残差是否存在自回归异方差结构。
3、可以。怀特检验可以检验任何形式的同方差性,但被检验出异方差,不提供具体信息。该检验由怀特在1980年提出,通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。
4、而且不用对数据进行排序,不依赖正态性假设。但是也正是由于其可以证明异方差存在,导致不能说明残差与变量间的结构关系,怀特检验(WhiteTest)是1980年由White提出的方法,通过建立辅助回归模型来判断异方差性。
5、其中,戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH检验和Glejser检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH检验只适用于时间序列数据模型中。
6、保证方差进行残差平方的回归。在怀特检验当中,要求大样本检验是为了保证方差进行残差平方的回归。
怀特检验用t检验还是f检验
1、简单来说就是使用t检验是有条件的,其中之一就是符合方差齐次性,这点需要f检验来验证。
2、t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。
3、F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。
4、什么情况用T检验,什么情况用F检验?方差分析又称“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验, 方差分析的基本思想是:通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
5、F检验是一种在零假设之下,统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。