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随机解释变量的检验方法
Hausman检验是一种什么
检验方法
?
答:
Hausman检验是一种用于确定应该使用固定效应模型还是随机效应模型的统计方法
。它基于解释变量与误差项之间的相关性来做出决策。Hausman检验的计算结果通常包括两个值:统计量和对应的p值。统计量是一个数值,表示解释变量与误差项之间的相关性程度。p值是一个概率值,表示观察到的统计量在零假设成立的情况下...
f
检验
可以
解释
哪两种
变量的
相关性
答:
1.方差齐性检验:f检验可以用于比较两个或多个样本的方差是否相等
。当我们希望确定不同组之间的方差是否存在显著差异时,可以使用f检验。2.相关性检验:在统计学中,f检验也可以用于检验两个变量之间的相关性。通过计算两个变量的协方差矩阵,可以使用f检验来判断两个变量之间是否存在显著的线性关系。3....
简述white
检验
与b-p检验有何异同?
答:
(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)...
简述dw
检验
统计学里什么叫做DW检验
答:
检验
步骤:1、提出零假设和备选假设:H0:P=0
随机
误差项不存在一阶序列相关 H1:P≠0 2、构造D-W检验统计量:D=2(1-P)P→0时 D→2 P→1时 D→0 P→-1时 D→4 杜宾和瓦特森根据样本容量N和
解释变量
数目K,在给定显著性水平下,建立D-W检验统计量的下临界值和上临界值,确定了具体...
怀特
检验
服从什么分布
答:
怀特检验需要大样本,并且假定
随机
项服从正态分布。怀特检验是一种异方差的一种
检验方法
,涉及到做OLS残差的平方对OLS拟合值和拟合值的平方的回归。这种检验方法的最的形式是,作OLS残差的平方对解释变量、
解释变量的
平方和所有非多余的解释变量间的交叉乘积的回归。因此,怀特检验需要大样本,并且假定随机...
Hausman
检验
固定效应和
随机
效应有什么区别?
答:
Hausman
检验
是一种用于确定面板数据模型中应该使用固定效应还是
随机
效应
的方法
。它基于以下两个假设:1.个体效应与
解释变量
相关,即存在固定效应;2.个体效应与解释变量不相关,即存在随机效应。如果Hausman检验的p值小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,认为存在固定效应,应该使用固定效应模型。反之...
求问Breusch-Pagan
的检验
的原理和操作
方法
。
答:
1、Breusch-Pagan
的检验
原理是: 因为异方差具有线性形式,假设
解释变量
前的系数不全为0,则模型是异方差的。 因此,Breusch-Pagan检验就是对辅助回归进行方程的显著性检验,可以构造F统计量。2、Breusch-Pagan的操作
方法
: (1)Goldfeld-Quandt检验: 1、首先我们要将观测值按照解释变量x的大小顺序排列。
spss广义估计方程 模型效应
检验
qic多大好
答:
D-W检验是目前检验序列相关性最为常用
的方法
,但它只适用于
检验随机
误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题。在使用该方法时前,必须注意该方法的适用条件。回归模型含有截距项,即截距项不为零;
解释变量
是非
随机的
;随机误差项为一阶自相关,即;回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量,即不应出现下列形式: ...
变量的
显著性
检验
主要使用什么
方法
?
答:
显著性
检验
就是事先对总体(
随机变量
)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断这个假设(原假设)是否合理,即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说,显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致...
怀特
检验
用于检验什么
答:
怀特检验是一种常用的异方差性
检验方法
,它通过构建辅助回归模型来检验误差项的方差是否恒定。具体来说,怀特检验首先计算残差平方,然后将其作为因变量,以模型中的自变量和自
变量的
平方项、交叉项等为
解释变量
,进行辅助回归。如果辅助回归模型的解释变量中存在显著的变量,那么就可以认为原回归模型存在异...
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