Comment vérifier l'hétéroscédasticité en examinant les résidus représentées graphiquement
En économétrie, de manière informelle de la vérification de l'hétéroscédasticité est avec un examen graphique des résidus. Si vous voulez utiliser des graphiques pour un examen d'hétéroscédasticité, vous choisissez d'abord une variable indépendante qui est susceptible d'être responsable de l'hétéroscédasticité. Ensuite, vous pouvez construire un diagramme de dispersion avec la variable indépendant choisi et les résidus au carré de votre régression MCO.
La figure suivante illustre le modèle typique des résidus si le terme d'erreur est homoscédastique.
La figure suivante présente l'existence potentielle d'hétéroscédasticité avec diverses relations entre la variance résiduelle (résidus au carré) et les valeurs de la variable indépendante X. Chaque graphique représente un exemple précis, mais les schémas d'hétéroscédasticité possibles sont illimitées, car le problème fondamental dans ce cas est le changement des écarts résiduels comme la valeur de la variable indépendante X changements.
Examens graphiques ne fournissent pas la preuve d'homoscédasticité ou hétéroscédasticité. Ils suggèrent simplement les variables indépendantes qui peuvent être liés à la variabilité du terme d'erreur.
Vous pouvez utiliser le résultat graphique comparant les carrés des résidus d'une variable indépendante de mettre en place des tests supplémentaires (formelles) de l'hétéroscédasticité.
-
Comment représenter graphiquement un nuage résiduel sur la TI-84 Plus -
Comment manipuler les données à deux variables sur TI-Nspire -
Comment montrer carrés résiduels sur une ligne mobile -
Résultats d'une régression sur la TI-Nspire -
3 modèles de probabilité linéaire (LPM) Principaux problèmes -
Une inspection graphique des résidus
Définir et justifier le principe des moindres carrés Lorsque vous avez besoin d'estimer une fonction échantillon de régression (SRF), la méthode économétrique plus courante est la technique des moindres carrés ordinaires (MCO), qui utilise les moindres carrés principe pour tenir une fonction de…
L'estimation économétrique et les hypothèses de CLRM Techniques économétriques sont utilisés pour estimer les modèles économiques, qui permettent en fin de compte que vous nous expliquiez comment divers facteurs affectent certaines résultat d'intérêt ou à la prévision d'événements futurs.…
Économétrie pour les nuls Techniques économétriques sont utilisés pour estimer les modèles économiques, qui permettent en fin de compte que vous nous expliquiez comment divers facteurs affectent certaines résultat d'intérêt ou à la prévision d'événements futurs.…
L'estimation de la fonction de régression et les résidus La fonction de régression est généralement exprimée mathématiquement dans l'une des façons suivantes: la notation de base, la notation de sommation, ou la notation matricielle. La Y variable représente le résultat que vous êtes intéressé…
Comment désaisonnaliser les données de séries chronologiques Dans de nombreux cas, les tendances saisonnières sont supprimés des données de séries chronologiques quand ils sont libérés sur les bases de données publiques. Les données qui a été dépouillé de ses tendances saisonnières est appelé…
Comment distinguer entre les perturbations homoscédastiques et hétéroscédastiques Le terme d'erreur est le composant le plus important du modèle de régression linéaire classique (CLRM). La plupart des hypothèses de CLRM qui permettent économètres pour prouver les propriétés souhaitables des estimateurs MCO (le théorème…
Intercepte et / ou des pentes qui changent au fil du temps Contrairement typique analyse transversale, qui impose une nature statique à vos modèles, une section groupée vous permet d'incorporer un élément de temps dynamique. Vous pouvez faire cela avec une section transversale commun parce que les…
Précisant votre modèle de régression de l'économétrie En économétrie, le modèle de régression est un point de départ commun d'une analyse. Comme vous définir votre modèle de régression, vous devez tenir compte de plusieurs éléments:La théorie économique, l'intuition et le bon sens devraient…
Test de hétéroscédasticité avec le test Goldfeld-Quandt Le test Goldfeld-Quandt (GQ) en économétrie commence en supposant que d'un point de définition existe et peut être utilisé pour différencier la variance du terme d'erreur. Observations de l'échantillon sont divisés en deux groupes, et la…
Test de hétéroscédasticité avec le test blanc En économétrie, un test extrêmement commun pour hétéroscédasticité est le test de White, qui commence en permettant le processus d'hétéroscédasticité à une fonction d'un ou plusieurs de vos variables indépendantes. Il est similaire à…
Comment dessiner des graphiques linéaires sur un ordinateur La meilleure façon de dessiner une ligne graphique en utilisant un ordinateur est d'utiliser un tableur programme tel que Microsoft Excel ou OpenOffice Calc, qui est gratuit.Saisie de vos données graphiques en lignePour entrer les données pour…
Statistiques des entreprises: recours à l'analyse de régression pour déterminer la validité des relations L'analyse de régression est une des techniques statistiques les plus importantes pour les applications d'entreprise. Il est une méthode statistique qui permet d'estimer la force et la direction de la relation entre deux ou plusieurs variables.…
Déterminer le rôle de variables dans les statistiques de la psychologie Dans les statistiques de la psychologie, les études de recherche qui impliquent la collecte des données quantitatives (toutes les données qui peut être compté ou rendu sous forme de nombres) exigent habituellement que vous récupériez et…
Interprétation variables indépendantes et dépendantes pour le test de la science ged Être capable d'interpréter les variables est une compétence importante que vous aurez besoin pour le test GED Science. Variables sont tout ce qui change au cours d'une expérience, et ils viennent dans les deux variétés suivantes:Independent:…