异方差检验一定要做吗
答：异方差f检验是有意义的，其检验的功能和质量都是比较好的，而且检验的准确性比较高
答：经常用。arch检验实际操作中经常被使用到。ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验，这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项。
答：异方差检验是一种数据分析中重要的检验方法，用于检验不同组别的观测值方差是否相等。以下是五种异方差检验方法：1.布朗—福斯特检验（Brown-ForsytheTest）：此检验是基于独立样本t检验而构建的，通过将原始数据排序并分组，然后根据中位差来计算每组的标准差，最后比较标准差的差异是否显著。2.莱文检验（...
答：一个模型不是必须进行多重共线性，自相关性还有异方差性检验。自变量与因变量之间必须有线性关系多元回归存在多重共线性，自相关性和异方差性线性回归对异常值非常敏感。会严重影响回归线。
答：1）图示检验法：①相关图分析。②残差图分析。由于异方差通常被认为是由于残差的大小随自变量的大小而变化，因此，可以通过散点图的方式来简单的判断是否存在异方差。具体的做法是，以回归的残差的平方2ie为纵坐标，回归式中的某个解释变量ix为横坐标，画散点图。如果散点图表现出一定的趋势，则可以...
答：面板数据与时间序列有本质的不同。面板数据一般存在的是异方差，在做模型的时候需要进行异方差检验。
答：1 醉客天涯之异方差 异方差性及其检验 I 概念 对于多元线性回归模型 同方差性假设为 如果出现 即对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，不具有等同的分散程度，则认为出现了异方差（Heteroskedasticity ） II 类型 同方差性假定是指，回归模型中不可观察的随机误差项i u 以...
答：稳健回归不需要检验异方差。稳健回归（robustregression）是统计学稳健估计中的一种方法，其主要思路是将对异常值十分敏感的经典最小二乘回归中的目标函数进行修改。经典最小二乘回归以使误差平方和达到最小为其目标函数。检验异方差的方法有图示检验法、相关图分析、残差图分析、Goldfeld-Quandt检验法、怀特...
答：是的，不存在 不存在就很好了啊 异方差和序列相关是两回事，如果没做的话要做的 我替别人做这类的数据分析蛮多的
答：不需要修正。异方差一般指异方差。异方差与同方差有关。为了确保回归参数的估计量具有良好的统计特性，所谓的同方差是经典线性回归模型的一个重要假设：总体回归函数中的随机误差项满足同方差，即它们都具有相同的方差。
网友评论：
温希13658287571：
用向量自回归模型之前需要做ARCH异方差检验吗?? -
24489龚伊
： 不需要.两个没关系的.
温希13658287571：
毕业论文需要检验多重共线性,异方差,自相关,内生性 -
24489龚伊
： 在我认知范围内,多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题,回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了,线性相关性比较高,那就直接剔除吧!异方差检验我也没有做过,我一般直接就用稳健标准差,从来不用一般标准差!至于自相关检验这个问题也是没有做过的!我认为做什么检验和文章关系比较大!我做过一篇FDI的文章,里面采用FDI存量数据,存量数据肯定有很强自相关性,于是我就采用动态面板估计了,后来经过几个模型的比对发现,FDI存量的自相关性对回归结果影响很小.计量实证还是应该为自己的思想服务,检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事!
温希13658287571：
经济模型中的多重共线性和异方差问题,急求!!!! -
24489龚伊
： 应该做异方差检验!你的导师应该因此给你加分!首先,如果模型的误差项是heteroskedastic的,而你却用了普通的OLS去计算.计算出的coefficients,从长期上看是consistent的.但是,针对系数做的显著性检验(比如t-test)确实极具误导性...
温希13658287571：
SPSS异方差帕克检验怎么做 -
24489龚伊
： 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...
温希13658287571：
回归分析要进行哪些检验?各检验的目的是什么? -
24489龚伊
： 单位根需要做的 此后异方差检验需要做的 不会做的话,让人帮你做就ok啊 我经常帮别人做这类的数据分析的
温希13658287571：
为什么要对线性回归方程进行统计检验,一般需要对哪些方面进行检验? -
24489龚伊
： 不论是何种数据,用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的(除非所有的数据相同),但是两组数据并不一定存在线性相关关系,为了避免得到本不存在的回归方程,对相关关系的显著性进行检验.首先要明白:方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】. 因此,一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程,它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的.(因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述)所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度,为了向其它使用者证明这个方程的合理性,同时也可以为自己打气——这就是这批样本的合适方程,于是就要进行统计检验.
温希13658287571：
对时间序列数据进行格兰杰检验时,是否需要去除样本异方差? -
24489龚伊
： 1、GRANGER因果检验的前提是两个序列平稳或者协整,否则会出现伪回归现象;2、时间序列原数据经过一阶差分后通常都能变成平稳序列(用ADF法检验是否平稳);3、GRANGER检验不是万能的.要证实序列之间的因果关系,除了要通过GRANGER检验,还要从逻辑和常识的角度去判断合理性.
温希13658287571：
检验异方差性的方法有哪些? -
24489龚伊
： 异方差检验主要有三种方法 1)图示检验法:①相关图分析.②残差图分析. 由于异方差通常被认为是由于残差的大小随自变量的大小而变化,因此,可以通过散点图的方式来简单的判断是否存在异方差.具体的做法是,以回归的残差的平方2...
温希13658287571：
求教:方差分析之前是否一定要做正态检验和齐性检验 -
24489龚伊
： 是的, 正态检验和齐性检验是方差分析的应用条件
温希13658287571：
怀特检验这样的结果是不是说明不存在异方差啊 -
24489龚伊
： 存在异方差 以为怀特检验F统计量对应的P值小于0.01,拒绝原假设,即拒绝残差序列是同方差的假设
