檢驗異方差

異方差問題：異方差指的是被解釋變數觀測值的分散程度是隨解釋變數的變化而變化，所以進一步可以把異方差看成是由於某個解釋變數的變化而引起的。

異方差比較簡單，一個是看圖（較為簡單，但不能很好的說明問題），一個為等級相關檢驗：t-檢驗、F-檢驗。

步驟一：選擇數據，看圖檢驗。

1.1我這次選擇課本的實例來作為我的數據

1.2異方差問題每次只能檢驗一個解釋變數，所以需要一個一個的完成檢驗，我選擇了對X進行檢驗。需要在上面的命令界面輸入「ls y c x」（這個殘差是整體數據的殘差）的命令，按「Enter」就會出現回歸報告，點擊圖上的【Resids】就會出現折線圖。

1.3雙擊折線圖的部分顯示「Group Options」的界面，在「Line/Symbol use」的選項裡面選擇「Line ＆ Symbol」，然後點擊OK就可以觀察折線圖的點部分。

1.4根據自己模型，結合圖像，觀察圖形的變化，得出合適的結論。（一般不能得出結論）

步驟二：計算等級相關係數

2.1點擊小界面的【Genr】輸入一系列命令「abse=abs(resid)」，點擊【OK】完成操作。

abse表示參差的絕對值，是可以隨意命名的，而且必須全部是正數。有的名稱都是隨意命名的，可以輸入自己容易識別的名稱（自己要認識）

2.2先給x排序，在命令窗口輸入「sort x」，然後再在上面的命令窗口輸入「data xdj」的命令（意思是X的等級）按「Enter」就可以打開輸入數據的界面依次輸入21個數字，有幾個數據需要輸入幾個。

註：sort 命令—所指的是對表中的數據進行從小到大的排序，其他所有相關數據都全部需要排序。 輸入到最後一個數據的時候還得再按一次「↓」鍵，確認輸入全部數據。

2.3再給殘差排序，在命令窗口輸入一系列命令，每輸入一次就按「Enter」鍵進入下一行，這是確認操作的過程，必須執行，不能為了省地方都在一行。

「sort abse」——【 Enter】——【OK】

「data edj」——【Enter】——輸入21個數字（自己的數據個數）

2.4依次點擊主界面的如圖位置：

【Quick】——【Group Statistics】——【Correlations】，在出現的界面輸入「xdj edj」，點擊【OK】，就會出現X的相關係數了。

步驟三：異方差的t檢驗法

3.1不要著急關閉界面，右擊相關係數（除了1之外的數字）選擇「Ctrl+C」複製數據，一會兒會用到的，關閉界面。

然後在命令區輸入「scalar t」，接下來輸入的命令需要結合自己的數據模型來輸了，具體格式是"t=((n-2)^0.5*R)/(1-R^2)^0.5"，「n」就是自己數據的個數了，「R」是剛剛複製的相關係數。

全部輸入之後就按「Enter」鍵輸出結果，打開「t」文件觀察結果

3.2通常情況下，t的值可以在（-2，2）的取值範圍內，當然也可以查自己課本最後附頁的表來觀察數據值。t值大於查表得到的t值的話，則判定模型存在單調形式的異方差，否則拒絕異方差。

步驟四：F檢驗（我的數據為課本上的數據）

（注意：F檢驗要求數據要多，如果數據太少就沒有必要做F檢驗，課本上的數據為21個，作為實例就做一下F檢驗。）

4.1 選擇與異方差有關的變數x，先將x1進行從小到大排序。操作步驟：「sort x」

4.2 將數據從中間刪去大約c=n/4的觀測點，並且注意使剩餘數據形成兩個的數據樣本AB（這兩個樣本的數據組數相同）

4.3分別計算兩個樣本的殘差平方和。操作步驟：1、點擊【sample】輸入各自的前(n-c)/2個數據（不同的模型不同），

然後在命令窗口輸入「ls y c x1 x2」得到回歸報告，即可以得到殘差平方和。2、點擊【sample】輸入各自的後(n-c)/2個數據（不同的模型不同），然後在命令窗口輸入「ls y c x1 x2」得到回歸報告，即可以得到殘差平方和。

4.4 求出F值。操作步驟：在命令窗口輸入「scalar F」，「F=大的殘差平方和/小的殘差平方和」。註：殘差平方和為具體數據，需要複製粘貼！

4.5 查表，查看x1是否存在異方差。

步驟五：修正x

修正具體我就先不寫了。

如果有錯誤，可以讓我改正！

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