3.1 Проверка внешних признаков гетероскедастичности: проведение графического анализа поведения регрессионных остатков
Гетероскедастичность называется явление непостоянства дисперсий регрессионных остатков регрессии.
ОЛММР с гетероскедастичными остатками описывается следующей системой соотношений и условий:
1. Х1, Х2, Х3,…. Хк детерменированны;
2. rang X = 1+k$
3. M (еi) = 0$
4. D (еi) = уi2 i = 1,n;
5. cov (еiеj) = 0$
4,. ?е = у2 ?0
Проверим внешние признаки гетероскедастичности. Для этого проведем графический анализ поведения регрессионных остатков при помощи ППП Excel.
Рисунок 3 - Поведение регрессионных остатков при увеличении Х3
Рисунок 4 - Поведение регрессионных остатков при увеличении Х2
Из рисунков 3 и 4 видно, что диаграммы имеют пики, однако в целом подобный рисунок может соответствовать как гомо-, так и гетероскедастичной выборке.
Чтобы определить, какая же именно ситуация имеет место, используются тесты на гетероскедастичность.
- Введение
- 1. Построение и исследование классической линейной модели множественной регрессии
- 1.2 Исследование характера распределения регрессионных остатков
- 1.3 Проверка гипотезы об адекватности модели выборочным данным (о значимости модели регрессии)
- 1.4 Проверка гипотезы о значимости отдельных коэффициентов регрессии
- 1.5 Оценка качества построенной модели
- 1.6 Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии
- 2. Исследование линейной модели множественной регрессии на наличие мультиколлинеарность
- 2.1 Проверка внешних признаков мультиколлинеарности
- 2.2 Проверка формальных признаков мультиколлинеарности
- 2.3 Устранение мультиколлинеарности методом пошаговой регрессии (с исключением переменных)
- 3. Исследование линейной модели множественной регрессии на наличие/отсутсвие гетероскедастичности в регрессионных остатках
- 3.1 Проверка внешних признаков гетероскедастичности: проведение графического анализа поведения регрессионных остатков
- 3.2 Применение статистического критерия для выявления гетероскедастичности: тест ранговой корреляции Спирмена, тест Голдфелда-Квандта
- 4. Исследование линейной модели множественной регрессии на наличие/отсутсвие автокорреляции регрессионных остатков
- 4.1 Проверка внешних признаков автокорреляции: проведение графического анализа поведения регрессионных остатков
- 4.2 Применить критерий Дарбина-Уотсона для выявления автокорреляции первого порядка
- Заключение
- 1.4. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии
- Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- Тема 4. Классическая модель множественной линейной регрессии.
- Вопрос 1. Классическая модель множественной регрессии.
- 22. Линейная модель множественной регрессии
- Парная и множественная линейные регрессии
- 2.3. Классическая линейная множественная регрессия
- 28. Линейная модель множественной регрессии стандартизированного масштаба
- 26. Линейная модель множественной регрессии
- 1 Классическая линейная модель множественной регрессии