异方差检验方法

一：检验异方差有哪些方法? 10分

异方差检验主要有供种方法

1 Park-Gleiser检验

2 Goldfeld-Quandt 检验（缺点，只能处理单升和单降型的异方差）

3 White 检验

最著名最常用的是第三种怀特检验。核心原理是判断ui由xi解释程度的高低，越高越有异方差。

具体的方法这里不好打，你可以查一下相关资料。

希望帮到你

二：检验异方差性的方法有哪些

检验异方差性的方法有：

1）图示检验法。①相关图分析。②残差图分析。

2）Goldfeld - Quandt 检验法。

3）怀特(white) 检验。

4）帕克检验（ Park test ) 和格里奇检验（ Glejser test）。

三：检验异方差有哪些方法

李子奈计量经济学第三版，P111,

图示检验

帕克检验

G-Q检验

怀特检验

四：怀特提出的异方差检验，包括哪几个步骤

检验异方差性的方法有：1）图示检验法。①相关图分析。②残差图分析。2）Goldfeld-Quandt检验法。3）怀特(white)检验。4）帕克检验（Parktest)和格里奇检验（Glejsertest）。

五：在microsoft excel2013中如何进行"异方差"检验

操作菜单：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA进入单因素方差分析过程，在Option选项中将Homogeneity of variance test复选框打勾，可以完成方差齐性检验，如果不能通过，则可以认为存在异方差。

因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现。

如果是回归分析过程中关于残差的检验，因为回归分析要求残差服从均值为0，方差相同的正态分布，因此必须对残差进行异方差性检验。这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中，将Nomal Probability Plot选上），可以大致判断出残差是否异方差性。或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值，然后再对残差序列进行方差齐性检验。

至于如果补救措施，可以对原始变量进行转换，或者使用加权最小二乘法WLS。

如果Eviews会用，可以考虑用Eviews来做，它的异方差检验更完备，除了残差图之外，它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验，具体参考Eviews的回归分析部分。

六：异方差性两种检验方法检验结果不一样怎么办

LM检验和White检验都是看p值，如果p值小于你设定的显著性水平，也就是α，那么就表明自相关，ARCH异方差检验也是同理，如果对模型修正后，p>α了，那么就说明不存在异方差，自相关这些了，也就是你所说的通过了。

正态性检验你看下点完弹出来的直方图，符合正态的形态就可以通过了。

协整的话，你那样用EG两步法检验的话也可以，但比较麻烦，DF和ADF更好用些，直接看那3个值就OK了~

七：stata怀特检验怎么判断有无异方差

chi2(20) = 26.27是怀特检验中的统计量的值，其自由度是20。

判断是否存在异方差用Prob > chi2 = 0.1569

怀特检验的原假设是同方差，Prob > chi2 = 0.1569表示在原假设为真的情况下，观测到的数值出现的概率是0.1569，是否拒绝原假设取决于是否认为以0.1569概率出现的事件是小概率事件，只要选取显著性

八：bootstrap怎么对异方差检验

Bootstrap方法根据给定的原始样本复制观测信息对总体的分布特性进行统计推断，不需要额外的信息，Efron（1979）认为该方法也属于非参数统计方法。Bootstrap方法从观察数据出发，不需任何分布假定，针对统计学中的参数估计及假设检验问题，利用Bootstrap方法产生的自举样本计算的某统计量的数据集可以用来反映该统计量的抽样分布，即产生经验分布，这样，即使我们对总体分布不确定，也可以近似估计出该统计量及其置信区间，由此分布可得到不同置信水平相应的分位数——即为通常所谓的临界值，可进一步用于假设测验。因而，Bootstrap方法能够解决许多传统统计分析方法不能解决的问题。在Bootstrap的实现过程中，计算机的地位不容忽视(Diaconis et al.,1983)，因为Bootstrap涉及到大量的模拟计算。可以说如果没有计算机，Bootstrap理论只可能是一纸空谈。随着计算机的快速发展，计算速度的提高，计算费时大大降低。在数据的分布假设太牵强或者解析式太难推导时，Bootstrap为我们提供了解决问题的另一种有效的思路。因此，该方法在生物科学研究中有一定的利用价值和实际意义

非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下：

（1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本,此过程允许重复抽样.

（2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T.

（3） 重复上述N次（一般大于1000）,得到N个统计量T.

（4） 计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差.

应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间等,其运用范围得到进一步延伸.

具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量,可以先抽取N条鱼,做上记号,放回池塘.

进行重复抽样,抽取M次,每次抽取N条,考察每次抽到的鱼当中有记号的比例,综合M次的比例,在进行统计量的计算.。