WLS消除异方差

有两种方法：比如选择1/x作为权数,首先生成权数,GENRW1=1/X第一种：在命令窗口输入如下形式LS(W=W1)YCX,W1就是你所要选择的权数第二种：在方程窗口中单击“Estimation”——

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

用stata,加个robust就可以消除异方差啦

在百度文档里搜到了异方差的PPT讲义,需一个财富值就可下载,网址是：http://wenku.baidu.com/view/997bc8136edb6f1aff001f4e.html

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述波动程度.

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

简单地说原模型y=a+bx+e的异方差指的是随机干扰项e存在异方差.在样本回归函数中,随机干扰项不能观测,只能观测残差项,利用怀特检验等方法可以得到异方差与自变量的某种关系,即异方差结构,比如e^2=

v1和v2表示排列在中间的部分观察值被抽出来分成的两部分的观察值的个数.

none就是退化为一般的ls回归,inversevar和std.dev都是不同的加权方法,就是标准差和方差倒数的意思我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：这个我知道，但是我的权数是根据1/x生成，然后应

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

解题思路：同学你好，本题目主要是利用均值方差定义解方程组，注意可以直接求解，也可以巧解解题过程：最终答案：4

挺好玩的啊

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

取对数不改变原来数列的各种函数性质,其计量模型的回归系数表示弹性概念,即解释变量变动百分之一所引起的被解释变量的变动的百分比

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

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（

先做线性回归,然后对残差做怀特检验没有异方差

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

参数的无偏性,是指OLS估计出来的回归系数与真值的偏差不大,可以通俗的理解为“准确性”.参数的有效性,是指OLS估计出来的回归系数波动性比较小.可以通俗的理解为“稳定性”.在有异方差的情况下,多次进行

X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2