简述white检验与b-p检验有何异同
简述white检验与b-p检验有何异同如下:
1、目的(1)White检验:用于检验回归模型中是否存在异方差。
(2)B-P检验(Breusch-Pagan检验):也用于检验回归模型中是否存在异方差。
2、原假设(1)White检验:原假设是存在同方差(homoskedasticity)。
(2)B-P检验:原假设是存在同方差。
3、检验方法(1)White检验:通过构建辅助回归模型,将残差的平方作为因变量,回归模型的解释变量作为自变量,进行回归分析,并进行统计检验。
(2)B-P检验:通过构建辅助回归模型,将残差的平方作为因变量,回归模型的解释变量和其他可能导致异方差的变量作为自变量,进行回归分析,并进行统计检验。
4、检验统计量(1)White检验:使用的统计量是自由度为解释变量个数的卡方分布。
(2)B-P检验:使用的统计量是自由度为解释变量个数的卡方分布。
5、结果解释(1)White检验:如果检验结果的p值小于显著性水平,可以拒绝原假设,认为存在异方差。
(2)B-P检验:如果检验结果的p值小于显著性水平,可以拒绝原假设,认为存在异方差。white检验与b-p检验的原理。
1、white检验White检验是一种用于检验回归模型中是否存在异方差(heteroskedasticity)的统计方法。它最早由经济学家Halbert White在1980年提出。White检验的主要目的是判断回归模型的残差是否具有异方差性,即残差的方差是否与解释变量的取值有关。White检验的原假设是存在同方差(homoskedasticity),即残差的方差在不同解释变量取值下保持不变。
2、B-P检验的原理B-P检验的原理是基于辅助回归模型,假设存在异方差时,随机误差项的方差与解释变量相关。通过检验辅助回归模型中的解释变量的显著性,来判断是否存在异方差。
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