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 l'épreuve Breusch-Pagan, mais le test blanc permet la variable indépendante d'avoir un effet non linéaire et interactive sur la variance de l'erreur.
En règle générale, vous appliquez le test de White en supposant que hétéroscédasticité peut être une fonction linéaire de toutes les variables indépendantes, en fonction de leurs valeurs au carré, et une fonction de leurs produits croisés:
Comme dans le test de Breusch-Pagan, parce que les valeurs pour
ne sont pas connus dans la pratique, la
sont calculés à partir des résidus et utilisé comme proxy pour
Le test blanc a été basé sur l'estimation de ce qui suit:
Alternativement, un test blanc peut être effectuée par l'estimation
Suivez ces cinq étapes pour effectuer un test blanc:
Estimer votre modèle en utilisant MCO:
Procurez-vous le prédit Y les valeurs après l'estimation de votre modèle.
Estimer le modèle en utilisant MCO:
Conservez la valeur de R-carré de cette régression:
Calculer la statistique F ou la statistique du chi-carré:
Les degrés de liberté pour le F-test sont égaux à 2 dans le numérateur et n - 3 dans le dénominateur. Les degrés de liberté pour le test du chi-carré sont 2. Si l'une de ces statistiques de test est significatif, alors vous avez la preuve d'hétéroscédasticité. Si non, vous ne parvenez pas à rejeter l'hypothèse nulle d'homoscédasticité.
Imaginez que vous êtes estimation d'un modèle avec le logarithme naturel de la valeur du contrat des joueurs du baseball majeur de que les caractéristiques des joueurs et plusieurs variables dépendantes comme variables indépendantes. Lorsque vous branchez cette information dans STATA (qui vous permet d'exécuter un test de White via une commande spécialisée), le programme conserve le prédit Y valeurs, estime la régression auxiliaire interne, et les rapports du test du chi-carré.
La figure montre la sortie résultante, ce qui suggère que vous devriez rejeter l'hypothèse de homoscédasticité.
Bien que le test de White offre une forme fonctionnelle flexible qui est utile pour identifier près tout motif d'hétéroscédasticité, il est pas utile pour déterminer comment corriger ou ajuster le modèle de l'hétéroscédasticité.
-
Test d'hypothèse pour des données aberrantes -
3 modèles de probabilité linéaire (LPM) Principaux problèmes -
L'estimation économétrique et les hypothèses de CLRM -
Économétrie pour les nuls -
Comment vérifier l'hétéroscédasticité en examinant les résidus représentées graphiquement -
Comment distinguer entre les perturbations homoscédastiques et hétéroscédastiques
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…
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.…
Calculer les statistiques de test appropriées pour les deux grandes populations indépendantes avec des variances inégales Lorsque vous testez des hypothèses sur les deux moyens de la population, où les variances des deux populations ne sont pas égaux, et la taille des deux échantillons sont de grande taille (30 ou plus), la statistique de test est appropriéCette…
Calculer des statistiques de test pour les deux populations indépendantes avec des variances inégales et au moins un petit échantillon Si les variances de deux populations indépendantes aren't égale (ou vous ne disposez pas de raison de croire qu'ils sont égaux) et au moins un échantillon est faible (moins de 30), la statistique de test est appropriéDans ce cas, vous obtenez…
L'évaluation des allégations avec des tests d'hypothèses Vous utilisez des tests d'hypothèses de contester si certains prétendent d'une population est vrai (par exemple, une demande que 90 pour cent des Américains possèdent un téléphone portable). Pour tester une hypothèse statistique, vous prenez…
Explorez tests d'hypothèses dans les statistiques commerciales Dans les statistiques, htests ypothesis se réfère au processus de choix entre hypothèses concurrentes sur une distribution de probabilités, basée sur les données observées à partir de la distribution. Il est un sujet de base et une partie…
Trouver les statistiques de test appropriées pour les deux populations indépendantes de taille et de variance égale Vous pouvez tester des hypothèses à propos de deux moyens de population où les populations sont indépendants les uns des autres, mais ils ont la taille et la variance égale. Avec une population égale écarts, la statistique de test nécessite…
Comment faire pour déterminer qui analyse des données à utiliser dans les statistiques II Statistiques II est souvent sur l'analyse de données, et l'astuce est de savoir quand utiliser la méthode d'analyse. Le tableau suivant vous aide à comparer, le contraste, et de décider ce que l'analyse des données à utiliser et quand.…
En regardant confiance valeurs critiques d'intervalle Les valeurs critiques (z* -values) sont une composante importante des intervalles de confiance (la technique statistique pour estimer les paramètres de la population). La z* -value, qui apparaît dans la marge d'erreur de formule, mesure le nombre…
Vue d'ensemble de tests d'hypothèses Un moyen important de tirer des conclusions sur les propriétés d'une population est avec des tests d'hypothèses. Tu peux utiliser tests d'hypothèses à comparer une mesure de la population à une valeur spécifiée, comparer les mesures de deux…
Statistiques II pour les nuls Statistiques II est souvent sur l'analyse de données, et l'astuce est de savoir quand utiliser la méthode d'analyse. Le tableau suivant vous aide à comparer, le contraste, et de décider ce que l'analyse des données à utiliser et quand.…
Testez l'équation de régression estimée en utilisant le coefficient de détermination, r2 Après vous estimez la droite de régression de la population, vous pouvez vérifier si l'équation de régression est logique en utilisant le coefficient de détermination, également connu comme R2 (R au carré). Ceci est utilisé comme une mesure…
Test de signification avec le test d'hypothèse Tous les fameux tests de signification statistique (Student t, khi-carré, ANOVA, etc.) fonctionnent sur le même principe général - ils évaluent l'ampleur de l'effet apparent que vous voyez dans vos données contre la taille des fluctuations…