异方差性实验报告doc
异方差实验报告
《计量经济学》实训报告实训项目名称异方差的检验及修正实训时间 2011年12月13日实训地点班级学号姓名实训(实践) 报告实训名称异方差的检验及修正一、实训目的深刻理解异方差性的实质、异方差出现的原因、异方差的出现对模型的不良影响（即异方差的后果），掌握估计和检验异方差性的基本思想和修正异方差的若干方法；能够运用所学的知识处理模型中的出现的异方差问题，并要求初步掌握用EViews处理异方差的基本操作方法。
二、实训要求使用教材第五章的数据做异方差的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验，使用WLS法对异方差进行修正。
三、实训内容1、用图示法、戈德菲尔德、white验证法，验证该模型是否存在异方差。
2、用加权最小二乘法消除异方差。
四、实训步骤练习题5.8数据1998年我国重要制造业销售收入和销售利润的数据Y—销售利润，x—销售收入1. 用OLS方法估计参数，建立回归模型：ls y c x回归结果如下：Y=12.036+0.1044x;S = (19.5178) (0.00844)T= (0.6167) (12.3667)R^2=0.8547 S.E.=56.90372.检验是否存在异方差(1) 图形检验：残差图形scat x e2结果表明：残差平方e2对解释变量的x的散点图主要分布在图形的下方，大致看出残差平方随X 的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能出现异方差。
(2)戈德菲尔德-夸特检验首先，对变量进行排序，在这个题目中，我选择递增型排序，这是y与x将以x按递增型排序。
然后构造子样本区间，建立回归模型。
在本题目中，n=28,删除中间的1/4,的观测值，即大约8个观测值，剩余部分平分得两个样本区间：1—10和19-28，他们的样本个数均为10。
用OLS方法得到前10个数的样本结果(ls y c x)：用OLS方法得到后10个数的样本结果（ls y c x）：接着，根据戈德菲尔德检验得到F统计量：（两个残差平方和相除，大的除以小的）F=63769.67/2577.969=24.736。
计量经济学异方差实验报告及心得体会
计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验简介本实验旨在通过构建模型来研究经济学中的异方差问题，并通过实证分析来探讨其对模型结果的影响。
实验数据采用随机抽样方法自真实经济数据中获取，共包括两个自变量和一个因变量。
在实验中，我将对模型进行两次回归分析，一次是假设无异方差问题，一次是考虑异方差问题，并比较两个模型的结果。
二、实验过程1.数据准备：根据实验设计，我根据随机抽样方法，从真实经济数据中抽取了一部分样本数据。
2.模型建立：我将自变量Y和X1、X2进行回归分析。
首先，我假设模型无异方差问题，得到回归结果。
然后，我将检验异方差性，若存在异方差问题，则建立异方差模型继续回归分析。
3.模型估计：利用最小二乘法进行参数估计，并计算回归结果的标准差和假设检验。
4.模型比较：对比两个模型的回归结果，分析异方差对模型拟合程度和参数估计的影响。
三、实验结果1.无异方差假设模型回归结果：回归方程：Y=0.9X1+0.5X2+2.1标准差：0.3显著性水平：0.05拟合优度：0.852.考虑异方差问题模型回归结果：回归方程：Y=0.7X1+0.4X2+1.9标准差：0.6显著性水平：0.05拟合优度：0.75四、实验心得体会通过本次实验，我对计量经济学中的异方差问题有了更深入的了解，并进一步认识到其对模型结果的影响。
1.异方差问题的存在会对统计推断结果产生重要影响。
在本次实验中，考虑异方差问题的模型相较于无异方差模型，参数估计值差异较大，并且拟合优度也有所下降。
因此，我们在实证分析中应尽可能考虑异方差问题。
2.在实际应用中，异方差问题可能较为普遍。
经济学中的许多变量存在异方差性，例如，个体收入、消费支出等。
因此，在进行经济学研究时，我们应当警惕并尽量排除异方差问题。
3.针对异方差问题，我们可以采用多种方法进行调整，例如，利用异方差稳健标准误、加权最小二乘法等。
在本次实验中，我们采用了异方差模型进行调整，并得到了相对较好的结果。
异方差实验报告
异方差实验报告1. 研究目的本实验旨在探究数据中存在异方差（即方差不等）情况下，不同的方差假设检验方法的效果和正确性。
2. 实验设计为模拟异方差情况，取两个总体样本，其中一个总体样本的方差（$\sigma_1^2$）为2，另一个总体样本的方差（$\sigma_2^2$）为6，样本容量均为20，采用正态分布。
为了比较不同方差检验方法的效果，此处选择了以下三种方法：（1）方差齐性检验方法：F检验（2）方差近似相等检验方法：T检验（3）无要求的方法：Welch-t检验3. 实验步骤（1）根据上述设计，生成两个总体样本数据，并画图观察其差异。
（2）分别使用上述三种方法进行方差检验，并记录p值和检验结果。
4. 实验结果（1）生成的两个总体样本数据如下图所示：可以看出，两个总体的方差不相等，其中蓝色样本方差明显大于红色样本。
（2）使用三种方法进行方差检验，结果如下：方法|p值|检验结果--|--|--F检验|0.000004|拒绝原假设（方差相等）T检验|0.000021|拒绝原假设（方差相等）Welch-t检验|0.000010|拒绝原假设（方差相等）从结果来看，虽然三种检验方法中最常用的F检验的p值最小，但其在此情况下显然是错误的，因为两个总体的方差明显不相等。
而T检验和Welch-t检验的p值都比较小，而且其结果也正确，即两个总体方差不相等。
5. 结论与分析本实验模拟了数据中存在异方差的情况，通过比较三种方差检验方法的效果，发现在方差不相等情况下，F检验这种方差齐性检验方法是不适用的，而T检验和Welch-t检验这两种方法虽然在某些情况下能够得到相似的结果，但是在此情况下只有Welch-t检验得到了正确的结论。
因此，在实际情况中，如果我们无法保证数据方差相等，应该尽可能使用Welch-t检验，以确保检验结果的正确性。
异方差性实验
1、2 实验二 异方差性及其性质 1、2、1 实验目的我们已经知道,在经典条件下,线性模型回归参数的OLS 估计就是具有最小方差的线性无偏估计量。
随机误差项的异方差性,就是线性回归模型中常见的不满足经典条件的情形。
与满足经典条件的情形相比,当模型中出现异方差性时,模型参数的普通最小二乘(OLS)估计的统计性质将发生什么样的变化？如何理解与把握这些变化？如何纠正模型估计因为异方差性而产生的问题？通过本实验,可以帮助学生理解异方差性本身的概念、存在异方差性时模型参数的OLS 估计量的性质、加权最小二乘法等。
1、2、2 实验背景与理论基础 1、 异方差性本实验以二元线性回归模型为例进行说明。
线性回归模型01122i i i i Y X X u βββ=+++,1,2,,i n =L假设模型满足除“同方差性”之外的所有经典假设:(1)E()0i u =,1,2,,i n =L ,或表示为()E =U 0,从而有()E =Y X β; (3)Cov(,)0,i j u u i j =≠,随机误差无序列相关; (4)解释变量就是确定性变量,与随机误差项不相关:Cov(,)0j ij u X =,1,2i =,1,2,,j n =L(5)自变量之间不存在精确(完全)的线性关系。
矩阵X 就是列满秩的:rank()3=X 。
(要求样本容量3n >)(6)随机误差的正态性:2(0,)i u u N σ:,1,2,,i n =L 。
2、 异方差性条件下OLS 估计量的统计性质(1)ˆβ的无偏性: 模型回归参数012,,βββ 的OLS 估计量为:0112ˆˆˆ()ˆβββ-⎛⎫ ⎪''= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭β=X X X Y 可以证明,即使在异方差性条件下,上述估计量依然满足无偏性:0112ˆ()ˆˆE()()ˆ()E E E ββββββ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭β==β (2)ˆβ的方差及协方差: 在模型满足经典条件时,OLS 估计量的方差—协方差矩阵为21ˆVar()()uσ-'=βX X ,但就是在异方差性条件下,不存在独立于X 的随机误差项方差2u σ,因此不再存在这一简单公式。
异方差性实验报告doc
异方差性实验报告doc异方差性实验报告篇一：计量经济学上机实验报告(异方差性)提示：打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，打包时文件夹内容包括：本实验报告、EViews工作文件。
篇二：Eviews异方差性实验报告实验一异方差性【实验目的】掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。
【实验内容】以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-16为数据，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。
【4-16】表4-1给出了美国18个行业1988年研究开发（R&D）费用支出Y与销售收入X的数据。
请用帕克（Park）检验、戈里瑟（Gleiser）检验、G-Q检验与怀特（White）检验来检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性？若存在【实验步骤】一检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出销售收入X与研究开发费用Y的散点相关图（SCATX Y）。
观察相关图可以看出，随着销售收入的增加，研究开发费用的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
（2）残差图分析首先对数据按照解释变量X由小至大进行排序（SORT X），然后建立一元线性回归方程（LS Y C X）。
因此，模型估计式为： Y?187.507?0.032*X ----------（*） ?(0.17)(2.88) R2=建立残差关于X的散点图，可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差。
2、Park检验建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。
生成新变量序列： GENR LNE2 = LOG(RESID^2)GENR LNX = LOG(X)生成新残差序列对解释变量的回归模型（LS LNE2 C LNX）。
从下图所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
实验异方差模型的检验和处理学生实验报告
4.703427
Durbin-Watson stat
1.930056
Prob(F-statistic)
0.018458
模型【3】
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
14.65680
Prob. F(1,16)
0.0015
Obs*R-squared
Prob.
Y
-0.100666
0.093257
-1.079451
0.3297
C
9534.708
1265.147
7.536443
0.0007
R-squared
0.188998
Mean dependent var
8243.949
Adjusted R-squared
0.026798
S.D. dependent var
19.56939
Log likelihood
-76.19814
Hannan-Quinn criter.
19.41558
F-statistic
5.587862
Durbin-Watson stat
0.656404
Prob(F-statistic)
0.055988
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
3.White检验法
实验报告
课程名称：计量经济学
实验项目：实验五异方差模型的
检验和处理
实验类型：综合性□设计性□验证性
专业班别：
姓名：
学号：
实验课室：
指导教师：石立
实验日期：
广东商学院华商学院教务处制
异方差实验报告
异方差实验报告引言异方差（heteroscedasticity）是指随着自变量的变化，因变量的方差也随之变化的现象。
在统计分析中，假设方差是恒定的是很常见的，但在实际应用中，许多变量的方差是不恒定的，需要进行异方差处理。
本实验旨在通过模拟数据和实际数据来探究异方差的影响并了解异方差检验方法。
实验设计本实验分为两个部分。
第一部分使用模拟数据，提供了不同阶段下的异方差数据集。
第二部分使用实际数据，通过观察数据的模式来判断是否存在异方差。
实验方法模拟数据在模拟数据部分，我们生成了四个数据集，每个数据集都包含一个自变量和一个因变量。
为了模拟异方差，我们设定了不同的标准差，并与自变量呈一定的关系。
具体参数如下：•数据集1：使用正态分布生成自变量和因变量，因变量的标准差为自变量的两倍。
•数据集2：自变量为正态分布，因变量为自变量的2次方，并加入了一个随机误差项，使得方差在自变量变大时也会变大。
•数据集3：自变量为均匀分布，因变量为自变量的指数函数，并加入了一个随机误差项，使得方差在自变量变大时也会变大。
•数据集4：自变量为正态分布，因变量为自变量的对数，并加入了一个随机误差项，使得方差在自变量变大时也会变大。
实际数据在实际数据部分，我们使用了一份销售数据。
该数据包含了不同日期下的产品销售量和价格。
我们首先观察数据的散点图，并通过直观感受来猜测是否存在异方差。
实验结果和分析模拟数据结果分析数据集1数据集1的散点图显示了自变量和因变量之间的线性关系，但由于异方差的存在，随着自变量的增加，因变量的方差也在增大。
这说明了异方差对回归结果的影响。
数据集2数据集2的散点图显示了自变量和因变量之间的非线性关系。
由于自变量的增大，因变量的方差也在增大。
这与模型中设定的异方差关系一致。
数据集3数据集3的散点图显示了自变量和因变量之间的指数关系。
随着自变量的增大，因变量的方差也在增大，符合预期的异方差模式。
数据集4数据集4的散点图显示了自变量和因变量之间的对数关系。
实验四-异方差性地检验与处理
实验四 异方差性的检验及处理（2学时）一、实验目的（1）、掌握异方差检验的基本方法； （2）、掌握异方差的处理方法。
二、实验学时：2学时三、实验要求（1）掌握用MATLAB 软件实现异方差的检验和处理； （2）掌握异方差的检验和处理的基本步骤。
四、实验原理1、异方差检验的常用方法(1) 用X-Y 的散点图进行判断(2). 22ˆ(,)(,)e x e y 或的图形 ,),x )i i y i i （(e 或(e 的图形）(3) 等级相关系数法（又称Spearman 检验）是一种应用较广的方法，既可以用于大样本，也可与小样本。
:i u 0原假设H 是等方差的；:i u 0备择假设H 是异方差；检验的三个步骤① ˆt t y y=-i e②|i x i i 将e 取绝对值，并把|e 和按递增或递减次序排序，计算Spearman 系数rs ,其中：21ni i d =∑s 26r =1-n(n -1)|i x i i 其中， n 为样本容量d 为|e 和的等级的差数。
③ 做等级相关系数的显著性检验。
n>8时，(2)t t n =-0当H 成立时，/2(2),t t n α≤-若认为异方差性问题不存在；/2(2),t t n α>-反之，若||i i e x 说明与之间存在系统关系，异方差问题存在。
(4) 帕克(Park)检验帕克检验常用的函数形式：若α在统计上是显著的，表明存在异方差性。
2、异方差性的处理方法: 加权最小二乘法 如果在检验过程中已经知道：222()()()i i i ji u Var u E u f x σσ===则将原模型变形为：121(i i p pi iy x xu f x βββ=⋅++⋅+ 在该模型中：2211)()()()()i i ji u u ji ji Var u Var u f x f x f x σσ=== 即满足同方差性。
于是可以用OLS 估计其参数，得到关于参数12,,,pβββ的无偏、有效估计量。
计量经济学实验报告异方差
《计量经济学》实验报告异方差（五）
二、实验目的
1、掌握异方差出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的EViews软件操作方法。
2、建立工作文件，输入数据
3、利用最小二乘法建立方程，进行残差的怀特（white）异方差检验；
4、利用加权最小二乘法修正异方差，列出方程及主要统计量，检验是否消除了异方差性，列出检验结果。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）
1、首先建立一个工作文件、建立回归模型；
2、由于这是截面数据，所以要检验是否存在异方差
1）、可以从图形的角度来检验，为此首先生成该残差序列；
2）、WHITE检验
3、消除异方差，WLS估计法
点击resid得到残差项
在上方输入genr e2=resid^2
点击e2和x右键as grop得到散点图
在上方输入genr e1=@abs (resid)
在上方输入ls y c x，点击view中的White检验得到数据
四、实验结果及分析
1、回归估计结果：
y=+
2、残差序列得到的图形为：
表明是否存在异方差：可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差
3、WHITE检验得到的结果为：
观察相伴概率P值的大小，这里p=，大于的显着水平
表明不存在异方差。
4、用加权最小二乘法回归得到的结果加以分析看是否消除了异方差：
所对应的White检验显示，P值较大，都超过了，所以接受不存在异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。
实验四 异方差性及其检验和处理
实验四 异方差性及其检验和处理
预习提要：1.异方差的含义及种类；异方差的检验及补救方法。
实验目的与要求：
1、掌握异方差的识别方法，包括图示法、解析法
2、掌握异方差的处理方法 实验内容：
1、异方差的定义与后果
2、异方差的检验方法 （1）相关图形分析 （2）残差图形分析 （3）G-Q 检验 （4）WHITE 检验 （5）ARCH 检验 （6）Glejesr 检验
3、异方差的处理方法 （1）模型变换法 （2）加权最小二乘法 （3）模型对数变换
实验方法与步骤：
例1中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支出收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：
01122
ln ln ln Y X X
u βββ=+++
其中Y 表示农村家庭人均消费支出，1X 表示从事农业经营的收入，2X 表示其他收入。
表4.1列出了中国2008年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
实验七异方差Word版
实验七异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国制造业利润函数模型【实验步骤】【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。
行业名称销售利润销售收入行业名称销售利润销售收入食品加工业187.25 3180.44 医药制造业238.71 1264.1食品制造业111.42 1119.88 化学纤维制品81.57 779.46饮料制造业205.42 1489.89 橡胶制品业77.84 692.08烟草加工业183.87 1328.59 塑料制品业144.34 1345纺织业316.79 3862.9 非金属矿制品339.26 2866.14 服装制品业157.7 1779.1 黑色金属冶炼367.47 3868.28皮革羽绒制品81.7 1081.77 有色金属冶炼144.29 1535.16木材加工业35.67 443.74 金属制品业201.42 1948.12家具制造业31.06 226.78 普通机械制造354.69 2351.68造纸及纸品业134.4 1124.94 专用设备制造238.16 1714.73印刷业90.12 499.83 交通运输设备511.94 4011.53 文教体育用品54.4 504.44 电子机械制造409.83 3286.15石油加工业194.45 2363.8 电子通讯设备508.15 4499.19化学原料纸品502.61 4195.22 仪器仪表设备72.46 663.68一、检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCAT X Y图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵残差分析首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。
异方差性实训报告
一、实验背景在计量经济学中，异方差性是指模型中因变量方差与自变量之间存在非线性关系。
异方差性会导致最小二乘估计量（OLS）不再有效，从而影响模型的准确性和可靠性。
因此，识别和处理异方差性对于模型分析至关重要。
本次实训旨在通过实际操作，掌握异方差性的检验方法，并学习如何运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行修正。
二、实验目的1. 理解异方差性的概念及其对模型的影响。
2. 掌握异方差性的检验方法，包括散点图、方差分析（ANOVA）和Breusch-Pagan 检验等。
3. 学习加权最小二乘法（WLS）的基本原理和操作步骤。
4. 通过实际案例，验证WLS在处理异方差性方面的有效性。
三、实验内容1. 数据准备本次实训以某地区居民消费数据为例，包括地区、可支配收入和消费性支出三个变量。
数据来源于国家统计局。
2. 模型建立采用普通最小二乘法（OLS）建立消费性支出与可支配收入之间的关系模型：消费性支出= β0 + β1 × 可支配收入+ ε其中，β0为截距项，β1为斜率系数，ε为误差项。
3. 异方差性检验（1）散点图分析通过绘制消费性支出与可支配收入的散点图，观察数据是否存在明显的异方差性。
若散点图呈现非线性关系，则可能存在异方差性。
（2）方差分析（ANOVA）对消费性支出和可支配收入进行方差分析，检验两者是否存在显著差异。
若差异显著，则可能存在异方差性。
（3）Breusch-Pagan检验采用Breusch-Pagan检验对模型进行异方差性检验。
若检验结果拒绝原假设，则说明模型存在异方差性。
4. 加权最小二乘法（WLS）修正若检验结果显示模型存在异方差性，则采用加权最小二乘法（WLS）对模型进行修正。
WLS的基本原理是在模型中引入权重，使得权重与误差项的方差成反比。
具体操作步骤如下：（1）计算每个观测值的权重，即：权重 = 1 / 误差项的方差（2）将权重代入模型，重新估计参数。
5. 结果分析比较WLS修正前后模型的参数估计结果、拟合优度和显著性水平。
异方差实验报告(已做)
异方差实验报告(已做)《计量经济学》实验报告二开课实验室：财经科学实验室年月日班级：学号：姓名：实验项目名称异方差性的检验与修正成绩：验证性□综合性□设计性实验性质：_ 【实验目的】掌握异方差性的检验与修正方法并能运用Eviews软件进行实现【实验要求】掌握各种异方差的检验方法，运用最小二乘法进行模型修下，要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并能进行分析【实验软件】Eviews 软件【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作【实验方案与进度】实验：建立住房支出模型Yi01Xiui，样本数据如下表所示：地区北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江可支配收入(元） X 4810 指导教师签字：消费性支出 Y 1山东河南湖北湖南广东陕西甘肃青海新疆5022(1)用普通最小二乘法估计模型参数Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 08:31 Sample: 1 20Included observations: 20 Variable C X R-squaredAdjusted R-squared of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion -F-statistic Prob(F-statistic) + 估计结果为：Y(2)用图形法进行异方差检验2上图可看出，残差有随X增大的趋势，因此可以判断该模型可能存在异方差，但是是否确实存在异方差还需进一步检验。
(3)用样本分段法进行异方差检验表3Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:01 Sample: 1 8Included observations: 8 Variable C X R-squaredAdjusted R-squared of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson statCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion - F-statistic Prob(F-statistic)表4Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:01 Sample: 13 20Included observations: 8 Variable C X R-squaredAdjusted R-squared of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion -F-statistic Prob(F-statistic) 表3 可以得出样本1-8的残差平方和为，表4可以得出样本13-20的残差平方和为，根据G-Q检验得： F=/=在显著性水平=下，分子，分母的自度均为6，查F分布表，得临界值3(6,6)=，因为F=>(6,6)=,所以拒接原假设，表明模型确实存在异方差。
计量经济学异方差实验报告及心得体会
计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验报告实验步骤：1、设定实验数据：设置自变量X和因变量Y，并人为引入异方差，即error项的方差不恒定。
2、建立回归模型：根据设定的数据，建立回归模型，运用最小二乘法估计模型参数。
3、对回归结果进行分析：通过查看回归系数、残差和残差的图形等，判断是否存在异方差问题。
4、进行异方差检验：利用统计软件进行异方差检验，如White 检验或Breusch–Pagan检验等，获取检验结果。
5、处理异方差问题：根据异方差检验结果，采取相应的处理方法，如使用加权最小二乘法或进行异方差稳健标准误的估计。
6、比较处理前后的回归结果：对处理前后的回归结果进行比较和分析，观察异方差的处理是否有效。
实验结果：在实验过程中，我们设定了一个简单的回归模型，并引入异方差。
经过处理异方差问题后，我们发现被异方差影响的模型的回归系数和标准误均有所变化。
而经过异方差处理后，回归结果更加稳定，模型的预测能力也相应提高。
二、心得体会通过本次实验，我对计量经济学中异方差的概念和影响有了更加深入的了解。
异方差问题存在时，回归模型的估计结果可能会产生偏误，影响模型的准确性。
因此，我们需要进行异方差检验，并采取相应的处理方法。
实验过程中，我们运用了统计软件进行异方差检验和处理，这使得整个分析过程更加简洁和高效。
此外，本次实验还提醒我们在实际研究中要注意可能存在的异方差问题，并及时处理。
在计量经济学领域，处理异方差问题的方法有很多，选择适合实际情况的方法非常重要。
因此，我们需要不断学习和实践，提高自己的计量经济学分析能力。
总之，本次实验对我们深入理解异方差在计量经济学中的重要性起到了很好的引导作用。
通过亲自操作和实践，我们能更好地掌握计量经济学分析的方法和技巧，有助于我们在未来的研究和实践中更好地运用和应用计量经济学知识。
实验五：异方差性
734355.8 F 5.066 2 e1i 144958.9
2 e 2i
13
（4）判断 在 0.05 下，式中分子、分母的自由度均 为6， 查F分布表得临界值为： F0.05 (6,6) 4.28 因为 F 5.066 F0.05 (6,6) 4.28 ，所以拒绝原假设， 表明模型确实存在异方差。
e2 resid ^ 2
7
（2）绘制 et2 对 X i 的散点图。选择变量名 X 与 e 2 。（注意选择变量的顺序，先选的变量将在 图形中表示横轴， 后选的变量表示 纵轴），进入数 据列表，再按路 径view/ graph/ scatter，可得散 点图，见右图：
8
2.判断
由图可以看出，残差平方 ei2对解释变量 X 的散点图
2
第五节 案例分析
一、问题的提出和模型设定
为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比 较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗 机构数与人口数的回归模型。 假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束， 则理论模型设定为： Yi Yi = 1 + 2 X i +ui 其中 Yi表示卫生医疗机构数， X i 表示人口数。
数 w2的结果。 t
17
方法:在Estimate equation 中输入“y
点
c x ”,
option,在对话框中点 weighted LS,在weighted w2 中输入“ ”再点ok ,即出现加权最小二乘结果。
18
表 5.7
估计结果：
ˆ 368.6090 2.9530 X Y i i (4.3794) (3.5894) R 2 0.9387, DW 1.7060, se 276.0493, F 12.8838
异方差实验报告
实验报告课程名称：计量经济学实验项目：异方差的检验与克服学生姓名：王雪莹200941070208 龙仁200941070211李田田200941070212 喻群英200941070213赵秀200941070214 聂卉200941070215王佳200941070216 张雨微200941070217沈凯强200941070238班级：金融0902班专业：金融学指导教师：杜军2011年6月一、实验目的1、学会对方程异方差的检验。
2、掌握异方差的克服方法。
二、实验内容及要求1、建立我国各省区人均地区生产总值（Y）和外商直接投资的（FDI）的回归模型。
2、分析模型中是否产生了异方差。
3、将模型中存在的异方差进行消除，从而得到最优的数据模型。
三、实验操作原始（数据）记录四、实验步骤(一)、异方差的检验则此模型的方程为FDI = -7864.151+ 15.36657Y 1、图形分析检验画出此模型的散点图和残差图散点图1-1残差图1-2从FDI ,Y 数据观测到的无论是散点图1-1，还是残差图1-2都可以发现数据存在异方差。
2、Gleiser检验∵F-statistic 的prob=0.0336 <0.05 。
所以拒绝原假设。
∴存在异方差。
3、white 检验∵F-statistic 的prob=0.0360<0.05。
所以拒绝原假设。
∴存在异方差。
（二）、异方差的克服1、通过对数据取对数消除异方差对yt和FDIt同取对数。
得两个新变量Log（yt ）和Log(FDIt )。
用Log（yt ）对Log(FDIt )回归（图2-1），得Log(FDIt )= -9.762867 + 2.235370Log（yt ）R2= 0.468675, F = 24.69847, (t = 1, …, 30)图2-11〉、通过Glejser法克服异方差（图2-2）图2-2因为F-statistic的Prob.=0.5931>0.05,所以经Glejser检验不存在异方差。
异方差性
四、异方差性【实验目的】1. 掌握异方差的含义，理解经济现象中异方差产生的原因；2. 理解异方差对模型的影响，异方差性的表现与某个解释变量之间的关系；3. 掌握检验异方差的主要方法；4. 掌握处理和消除异方差的方法。
【实验内容】（一） 引起异方差的原因及其对参数估计的影响 1、原因：引起异方差的众多原因中，我们讨论两个主要的原因，一是模型的设定偏误，主要指的是遗漏变量的影响。
这样，遗漏的变量就进入了模型的残差项中。
当省略的变量与回归方程中的变量有相关关系的时候，不仅会引起内生性问题，还会引起异方差。
二是截面数据中总体各单位的差异。
后果：异方差对参数估计的影响主要是对参数估计有效性的影响。
在存在异方差的情况下，OLS 方法得到的参数估计仍然是无偏的，但是已经不具备最小方差性质。
一般而言，异方差会引起真实方差的低估，从而夸大参数估计的显著性，即是参数估计的t 统计量偏大，使得本应该被接受的原假设被错误的拒绝。
2、异方差的检验 （1）图示检验法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2i e 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，则可以判断存在异方差。
（2）Goldfeld-Quandt 检验Goldfeld-Quandt 检验又称为样本分段法、集团法，由Goldfeld 和Quandt 1965年提出。
这种检验的思想是以引起异方差的解释变量的大小为顺序，去掉中间若干个值，从而把整个样本分为两个子样本。
用两个子样本分别进行回归，并计算残差平方和。
用两个残差平方和构造检验异方差的统计量。
Goldfeld-Quandt 检验有两个前提条件，一是该检验只应用于大样本（n>30），并且要求满足条件：观测值的数目至少是参数的二倍； 二是除了同方差假定不成立以外，要求其他假设都成立，随机项没有自相关并且服从正态分布。
异方差实验报告
异方差实验报告异方差实验报告引言在统计学中，方差是一种衡量数据分散程度的重要指标。
然而，当数据的方差在不同组或不同条件下存在显著差异时，传统的方差分析方法可能会产生偏差或误判。
为了解决这一问题，统计学家们提出了异方差实验方法，即针对不同方差条件下的数据进行分析。
本报告将介绍异方差实验的背景、实验设计、数据处理和结果分析。
背景在许多实际问题中，我们经常会遇到数据方差不相等的情况。
例如，在医学研究中，不同患者的生理指标可能存在差异，导致数据的方差不同。
在工程领域，不同厂商生产的产品可能存在质量差异，进而导致产品性能的方差不同。
传统的方差分析方法假设数据方差相等，若违背此假设，则分析结果可能不准确。
因此，异方差实验方法应运而生。
实验设计为了验证异方差实验方法的效果，我们设计了一个简单的实验。
我们选择了两种不同的肥料A和B，分别施加于两个相同大小的土壤盆栽中，每个盆栽中种植相同种类的植物。
我们随机选取了20个盆栽，其中10个施加了肥料A，10个施加了肥料B。
在植物生长期结束后，我们测量了每个盆栽中植物的生长高度。
数据处理在进行数据处理之前，我们首先进行了方差齐性检验。
通过Levene检验，我们发现两组数据的方差不相等（p < 0.05），因此，我们需要使用异方差实验方法进行分析。
为了处理异方差数据，我们采用了加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）进行回归分析。
WLS方法通过对不同组别数据进行加权，使得方差较大的组别在回归分析中所占权重较小，从而减小了方差不相等带来的影响。
结果分析通过WLS回归分析，我们得到了如下结果：肥料A组的平均生长高度为50cm，标准差为5cm；肥料B组的平均生长高度为55cm，标准差为8cm。
从平均值上看，肥料B组的生长高度要高于肥料A组，但是由于方差的不同，我们需要进行更进一步的统计分析。
为了比较两组数据的差异是否显著，我们进行了T检验。
异方差实验报告
异方差实验报告异方差实验报告引言在统计学中，方差是一种衡量数据分布离散程度的重要指标。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到方差不稳定的情况，即异方差。
异方差的存在会对统计分析结果产生显著影响，因此，我们需要探索异方差的原因和解决方法。
本实验旨在通过模拟数据和实际案例来探讨异方差的现象、原因和处理方法。
一、异方差现象的模拟实验为了更好地理解异方差的现象，我们首先进行了一系列的模拟实验。
我们生成了两组数据，一组是服从正态分布的数据，另一组是服从泊松分布的数据。
然后，我们分别对两组数据进行方差分析，并比较其结果。
实验结果显示，当数据服从正态分布时，方差分析的结果较为稳定，各组之间的方差差异不大。
然而，当数据服从泊松分布时，方差分析的结果却出现了明显的差异。
这说明泊松分布的数据具有异方差性质。
二、异方差的原因分析为了深入理解异方差的原因，我们进一步探究了几个可能导致异方差的因素。
1. 数据的变换我们对泊松分布的数据进行了对数变换，然后再进行方差分析。
实验结果显示，经过对数变换后，数据的异方差性质得到了明显改善。
这说明，数据的变换可以在一定程度上解决异方差问题。
2. 数据的离散程度我们生成了两组服从正态分布的数据，一组具有较小的离散程度，另一组具有较大的离散程度。
实验结果显示，离散程度较大的数据组具有更明显的异方差性质。
这表明，数据的离散程度与异方差之间存在一定的关联。
3. 样本容量我们通过不断调整样本容量，观察方差分析结果的变化。
实验结果显示，随着样本容量的增加，方差分析结果的稳定性得到了明显改善。
这说明，样本容量的大小对异方差的影响是显著的。
三、处理异方差的方法针对异方差问题，统计学家们提出了多种处理方法。
以下是一些常见的方法：1. 方差齐性检验在进行统计分析之前，我们可以先对数据进行方差齐性检验。
常用的方差齐性检验方法包括Levene检验和Bartlett检验。
如果检验结果表明数据存在异方差，我们可以采取相应的处理方法。
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异方差性实验报告篇一：计量经济学上机实验报告(异方差性)提示：打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，打包时文件夹内容包括：本实验报告、EViews工作文件。
篇二：Eviews异方差性实验报告实验一异方差性【实验目的】掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。
【实验内容】以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-16为数据，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。
【4-16】表4-1给出了美国18个行业1988年研究开发（R&D）费用支出Y与销售收入X的数据。
请用帕克（Park）检验、戈里瑟（Gleiser）检验、G-Q检验与怀特（White）检验来检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性？若存在【实验步骤】一检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出销售收入X与研究开发费用Y的散点相关图（SCATX Y）。
观察相关图可以看出，随着销售收入的增加，研究开发费用的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
（2）残差图分析首先对数据按照解释变量X由小至大进行排序（SORT X），然后建立一元线性回归方程（LS Y C X）。
因此，模型估计式为： Y?187.507?0.032*X ----------（*） ?(0.17)(2.88) R2=建立残差关于X的散点图，可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差。
2、Park检验建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。
生成新变量序列： GENR LNE2 = LOG(RESID^2)GENR LNX = LOG(X)生成新残差序列对解释变量的回归模型（LS LNE2 C LNX）。
从下图所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
3、Gleiser检验建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。
生成新变量序列： GENR E = ABS(RESID) 分别建立新残差序列E对各解释变量X/X/X/X212?1/X?2/X?12的回归模型（LS E C X），回归结果如各图所示。
篇三：异方差实验报告(已做)《计量经济学》实验报告二开课实验室：财经科学实验室年月日班级：学号：姓名：实验项目名称异方差性的检验与修正成绩：验证性□综合性□设计性实验性质：_掌握异方差性的检验与修正方法并能运用Eviews软件进行实现【实验要求】掌握各种异方差的检验方法，运用最小二乘法进行模型修下，要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并能进行分析【实验软件】 Eviews 软件【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作【实验方案与进度】实验：建立住房支出模型Yi??0??1Xi?ui，样本数据如下表所示：指导教师签字：(1)用普通最小二乘法估计模型参数Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date:05/20/11Time: 08:31 Sample: 1 20C R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood 272.3635 159.6773 1.7057130.1053 0.983129 Mean dependent var 5199.515 0.982192 S.D. dependent var 216.8900 Akaike info criterion 846743.0 Schwarz criterion -134.9130 F-statistic 1625.275 13.69130 13.79087 1048.912 ??272.3635+0.755125X 估计结果为：Y(2)用图形法进行异方差检验由上图可看出，残差有随X增大的趋势，因此可以判断该模型可能存在异方差，但是是否确实存在异方差还需进一步检验。
(3)用样本分段法进行异方差检验表3Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11Time: 09:01 Sample: 1 8Variable C R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson statCoefficient 1277.161 Std. Error 1540.604 t-Statistic 0.829000 166.1712 13.00666 13.02652 3.165861 0.1255010.345397 Mean dependent var 4016.814 0.236296S.D. dependent var 145.2172 Akaike info criterion 126528.3 Schwarz criterion -50.02663 F-statistic 3.004532 Prob(F-statistic)表4Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11Time: 09:01 Sample: 13 20C R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regressionSum squared resid Log likelihood 212.2118 530.8892 0.963723 Mean dependent var 6760.477 0.957676 S.D. dependent var 320.2790 Akaike info criterion 615472.0 Schwarz criterion -56.35432 F-statistic 1556.814 14.58858 14.60844 159.3919 由表3 可以得出样本1-8的残差平方和为126528.3，由表4可以得出样本13-20的残差平方和为615472.0，根据G-Q检验得：F=615472.0/126528.3=4.86在显著性水平?=0.05下，分子，分母的自由度均为6，查F分布表，得临界值F0.05(6,6)=4.28，因为F=4.86>F0.05(6,6)=4.28,所以拒接原假设，表明模型确实存在异方差。
(4)用White方法检验模型是否存在异方差根据White检验基本思想，建立辅助函数：ei2??0??1X1i??2X1i2?uiWhite Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squaredTest Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/20/11Time: 23:29 Sample: 1 20Variable C X X^2R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood 14.63595 Probability 12.65213 ProbabilityCoefficient -180998.9 49.42846 -0.002115 Std. Error 103318.2 28.93929 0.001847t-Statistic -1.751858 1.708006 -1.1447420.1058 0.2682 45279.67 23.52649 23.67585 14.63595 0.632606 Mean dependent var 42337.15 0.589384 S.D. dependent var 29014.92 Akaike info criterion 1.43E+10 Schwarz criterion -232.2649F-statistic 由上表可以看出nR2=12.65213,在?=0.05时，查分布表，可得临界值?0.05(2)2?5.991，因为nR2=12.65213>?0.05(2)2?5.991,所以拒绝原假设，接受被择假设，表明模型存在异方差。
(5)如果模型存在异方差，假设异方差的形式是?2i??2Xi4(?2为常数），试用模型变换法对模型进行修正（并证明经过变换的模型已消除异方差），并估计参数。
表5Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11Time: 23:31 Sample: 1 20Included observations: 20 Variable C Weighted Statistics R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson statCoefficient 374.8934Std. Error 211.4532t-Statistic 1.7729380.982130 Mean dependent var 4569.310 0.981137 S.D. dependent var 167.7966 Akaike info criterion 506802.4 Schwarz criterion -129.7802 F-statistic 1.702498 Prob(F-statistic)1221.737 13.17802 13.27759 353.2031 0.0000001625.275 877170.30.982523 Mean dependent var 5199.515 0.981552 S.D. dependent var 220.7525 Sum squared resid 1.310886可根据White方法证明经过变换的模型已消除异方差，F-statistic Obs*R-squared0.816247 Probability 1.752310 Probability0.4586830.416381由上表可以看出nR2=1.752310,在?=0.05时，查分布表，可得临界值?0.05(2)2?5.991，因为nR2=1.752310 不存在异方差。