线性回归存在异方差修正后相关系数会变化吗-搜答案-智慧作业帮

答案:有一类卑微的工作是用坚苦卓绝的精神忍受着的,最低陋的事情往往指向最崇高的目标.

异方差首先要看残差序列图,大概看一看与X是啥关系,再进行修正.当然也可以自己试一试,如选择1/X^3等等.在EQUATION（等式）框内输入：y/X^3cx/X^3就可以了吧.如果要按照你说的w2=1

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问：即是说，如果我有2个解释变量，就只对其中的一个（X1）加权就行

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

D(ut)=E[ut-E(ut)]^2=常数.称误差项ui具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

主要区别有三点：1.线性相关分析涉及到变量之间的呈线性关系的密切程度,线性回归分析是在变量存在线性相关关系的基础上建立变量之间的线性模型；2.线性回归分析可以通过回归方程进行控制和预测,而线性相关分析

也可以这样说,y=b+ax,求的的a>0,正相关；否则负相关.

既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题：先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量（ei）,其中ei=Yi-（Yi的估计值）,然后将回归得到权重矩阵D=diag（

没必要消除.可以用generalizedmethodofmoments(GMM)或者更简单的generalizedleastsquares（GLS）直接计算异方差.Eviews里应该有built-in

你付费我帮你做怎么样.再问：qq154945025再答：哈哈。。。帮你搞定啦

异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正

五个商店以各自的销售方式卖出新型健身器.连续四天各商店健身器销售量如数据所示.销售量服从正态分布,且方差具有齐性,试考察销售方式对销售量有无显著影响,并对销售量做两两比较.\x05试验号销售方式A1A

首先我要说,那个东西叫相关系数,不叫相关指数相关系数rr=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方*∑（样子同上）（Yi-Y

时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归

当然是选D当然有偏但最小二乘量是最小的