【摘要】：經(jīng)典線性回歸模型的一個(gè)重要假設(shè)就是回歸方程的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),具有相同的方差,也稱同方差性。但在大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中,這種假設(shè)不一定成立,有時(shí)擾動(dòng)項(xiàng)的方差隨觀察值的不同而變化,這就是異方差性。在經(jīng)濟(jì)研究中,異方差性的存在使得回歸模型失效。本文以SPSS為分析工具,來(lái)研究回歸模型中異方差性檢驗(yàn)和消除。
[Abstract]:An important assumption of the classical linear regression model is the stochastic perturbation term of the regression equation, which has the same variance and is also called the same square difference. However, in most economic phenomena, this assumption is not always true, and sometimes the variance of the disturbance term varies with the observed value, which is called heteroscedasticity. In economic research, the existence of heteroscedasticity makes the regression model invalid. In this paper, we use SPSS as an analysis tool to study heteroscedasticity test and elimination in regression model.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué);
【分類號(hào)】：F222

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本文編號(hào)：2221858