异方差实验报告
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。
计量经济学 异方差检验
计量经济学实验报告【实验名称】异方差的检验和修正【实验目的】掌握用Eviews 检验模型中异方差问题的检验和补救方法，能够正确理解和分析Eviews的输出结果【实验内容】（1）试利用OLS法建立人均消费性支出与可支配收入的线性模型；（2）检验模型是否存在异方差性；（3）如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。
【结果分析】1.建立模型打开Eviews软件，选中File\New\Workfile以创建一个工作文件，文件结构类型为undated。
在命令栏中输入“data X Y”，回车后得到一个未命名的组，向组中输入数据。
如下图。
设可支配收入为变量X（横坐标），消费性支出为变量Y（纵坐标），选中Quick\Graph，在出现的对话框中输入“X Y”，点击OK后在新出现的Graph对话框中，在Graph type中选择Categorical Graph下的scatter，点击OK，如下图所示：以X 为解释变量，Y 为被解释变量，建立一元线性回归方程：i 0i i Y =+*X ββ选中Object/New Objects ，在新建对象对话框中选中对象为Equation ，在出现的对话框中输入“y c x ”，进行回归分析，得到如下结果。
可以得出0β=725.3459 1β =0.664746 线性回归方程为：i Y =0β+1β *X=725.3459+0.664746*X（1.589047）（22.49622）2R=0.945802 F=506.0798由散点图可知，原模型很可能存在异方差性，为此，进一步的进行更精确的检验。
G-Q检验：升序排列去掉中间的7个样本，剩余24个样本，再分成两个样本容量为12的子样本，对两个子样本分别用OLS法作回归：键入命令Smpl 1 12Equation eq01.Is Y C XSmpl 20 31Equation eq02.Is Y C X完成对两个子样的回归；0β’=669.5344 1β’=0.677374i Y =0β’+ 1β’*X=669.5344+0.677374*X子样1： (0.281991) (3.490176)RSS1=1971249i Y =1179.053+0.644719*X子样2： (0.954140) (9.951062) RSS2=8403437计算F 统计量：F=197124984034371112/21-1-12/1=--）（）（RSS RSS =4.263 在5%的显著性水平下，自由度为（10,10）的F 分布的临界值为4.263，于是拒绝同方差的原假设，表明模型存在异方差。
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。
计量异方差实验报告
一、实验背景与目的随着经济全球化、信息化的发展，计量经济学在各个领域的应用越来越广泛。
然而，在实际应用中，由于数据的特点和模型设定等因素的影响，异方差现象常常出现。
异方差现象会导致估计结果的偏差和统计推断的无效，因此，对异方差的检验和修正成为计量经济学中的重要问题。
本实验旨在通过实证分析，掌握异方差的检验和修正方法，提高对计量经济学模型的理解和应用能力。
二、实验数据与模型1. 数据来源本实验数据来源于某地区2000-2019年的居民消费数据，包括居民消费性支出、可支配收入、商品价格指数等变量。
2. 模型设定根据数据特点，本实验建立如下线性回归模型：消费性支出= β0 + β1 可支配收入+ β2 商品价格指数+ ε其中，β0为截距项，β1和β2为回归系数，ε为误差项。
三、实验步骤1. 异方差检验（1）图示法首先，将消费性支出与可支配收入、商品价格指数进行散点图绘制，观察是否存在明显的线性关系。
若存在明显的线性关系，则进一步进行异方差检验。
（2）Breusch-Pagan检验对上述线性回归模型进行Breusch-Pagan检验，以判断是否存在异方差。
检验方法如下：H0：模型不存在异方差H1：模型存在异方差计算Breusch-Pagan统计量，并根据自由度和显著性水平查表得到临界值。
若统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为模型存在异方差。
2. 异方差修正若检验结果表明模型存在异方差，则采用加权最小二乘法（WLS）进行修正。
（1）确定权重根据异方差检验结果，计算每个观测值的权重。
权重计算公式如下：w_i = 1 / σ_i^2其中，σ_i^2为第i个观测值的方差。
（2）加权最小二乘法估计利用加权最小二乘法对模型进行估计，得到修正后的回归系数。
四、实验结果与分析1. 异方差检验结果根据图示法，消费性支出与可支配收入、商品价格指数之间存在明显的线性关系。
Breusch-Pagan检验结果显示，在5%的显著性水平下，统计量大于临界值，拒绝原假设，认为模型存在异方差。
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。
异方差实验报告步骤(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握异方差性的基本概念和检验方法。
2. 学会运用统计软件进行异方差的检验和修正。
3. 提高对计量经济学模型中异方差性处理能力的实践应用。
二、实验原理1. 异方差性：在回归分析中，若回归模型的误差项（残差）的方差随着自变量或因变量的取值而变化，则称模型存在异方差性。
2. 异方差性的检验方法：图形检验、统计检验（如F检验、Breusch-Pagan检验、White检验等）。
3. 异方差性的修正方法：加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）等。
三、实验步骤1. 数据准备1. 收集实验所需数据，确保数据质量和完整性。
2. 对数据进行初步处理，如剔除异常值、缺失值等。
2. 模型设定1. 根据研究问题，选择合适的回归模型。
2. 利用统计软件（如Eviews、Stata等）进行初步的回归分析。
3. 异方差性检验1. 图形检验：绘制散点图，观察残差与自变量或因变量的关系，初步判断是否存在异方差性。
2. 统计检验：- F检验：检验回归系数的显著性。
- Breusch-Pagan检验：检验残差平方和与自变量或因变量的关系。
- White检验：检验残差平方和与自变量或因变量的多项式关系。
4. 异方差性修正1. 若检验结果表明存在异方差性，则需对模型进行修正。
2. 选择合适的修正方法：- 加权最小二乘法（WLS）：根据残差平方与自变量或因变量的关系，计算权重，加权最小二乘法进行回归分析。
- 广义最小二乘法（GLS）：根据残差平方与自变量或因变量的关系，选择合适的方差结构，广义最小二乘法进行回归分析。
5. 结果分析1. 对修正后的模型进行回归分析，观察回归系数的显著性、拟合优度等指标。
2. 对实验结果进行分析，解释实验现象，验证研究假设。
6. 实验报告撰写1. 撰写实验报告，包括以下内容：- 实验目的- 实验原理- 实验步骤- 实验结果- 分析与讨论- 结论2. 实验报告应结构清晰、逻辑严谨、语言简洁。
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。
异方差的检验与修正
西安财经学院本科实验报告学院（部）统计学院实验室 313 课程名称计量经济学学生姓名学号 1204100213 专业统计学教务处制2014年12 月 15 日《异方差》实验报告开课实验室：313 2014年12月22第六部分异方差与自相关4. 在本例中，参数估计的结果为：2709030.01402097.01402.728X X Y ++=Λ(2.218) (2.438) (16.999)922173.02=R D.W.=1.4289 F=165.8853 SE=395.2538三．检查模型是否存在异方差 1．图形分析检验 (1)散点相关图分析分别做出X1和Y 、X2和Y 的散点相关图，观察相关图可以看出，随着X1、X2的增加，Y 也增加，但离散程度逐步扩大，尤其表现在X1和Y.这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
在Graph/scatter 输入log(x2) e^2，结果如下：（2）残差相关图分析建立残差关于X1、X2的散点图，可以发现随着X 的增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明模型很可能存在递增的异方差性。
但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。
2.GQ 检验首先在主窗口Procs菜单里选Sort current page命令，输入排序变量x2，以递增型排序对解释变量X2进行排序，然后构造子样本区间，分别为1-12和20-31，再分别建立回归模型。
(1)在Sample菜单里，将区间定义为1—12，然后用OLS方法求得如下结果(2)在Sample菜单里，将区间定义为20—31，然后用OLS方法求得如下结果则F的统计量值为：6699.834542929948192122===∑∑iieeF在05.0=α下，式中分子、分母的自由度均为9，查F分布表得临界值为：18.3)9,9(05.0=F，因为F=8.6699>18.3)9,9(05.0=F,所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。
计量经济学异方差实验报告二
实验报告2实验目的：掌握异方差的检验及处理方法。
实验容：检验家庭人均纯收入与家庭生活消费支出可能存在的异方差性。
有关数据如下：其中，收入为X，家庭生活消费支出为Y。
地区家庭人均纯收入家庭生活消费支出地区家庭人均纯收入家庭生活消费支出北京9439.63 6399.27 湖北3997.48 3090天津7010.06 3538.31 湖南3904.2 3377.38河北4293.43 2786.77 广东5624.04 4202.32山西3665.66 2682.57 广西3224.05 2747.473953.1 3256.15 海南3791.37 2556.56辽宁4773.43 3368.16 重庆3509.29 2526.7吉林4191.34 3065.44 四川3546.69 2747.274132.29 3117.44 贵州2373.99 1913.71上海10144.62 8844.88 云南2634.09 2637.18江苏6561.01 4786.15 西藏2788.2 2217.62浙江8265.15 6801.6 陕西2644.69 2559.59安徽3556.27 2754.04 甘肃2328.92 2017.21福建5467.08 4053.47 青海2683.78 2446.5江西4044.7 2994.49 宁夏3180.84 2528.76山东4985.34 3621.57 新疆3182.97 2350.58河南3851.6 2676.41实验步骤如下：一、建立有关模型分析异方差检验如下。
方法一、图示法。
（两种）（一）、x y 相关分析从图中可以看出，随着收入的增加，家庭生活消费支出不断的提高，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。
建立模型：1、从图中可以看出，x y不是简单的线性关系。
建立线性回归方程如下，LS Y C X从上图看出，回归模型的R^2=0.8953，拟合优度较低。
异方差试验报告
《计量经济学》上机实验报告四题目：异方差实验日期和时间：班级：学号：姓名：实验室：实验环境：Windows XP ; EViews 3.1实验目的：掌握异方差检验及修正方法，熟悉EViews软件的相关应用实验内容：利用实例数据和EViews软件，采用有关方法对建立的回归模型进行异方差的检验及处理。
第五章习题5.3实验步骤：一、建立工作文件⒈菜单方式⒉命令方式：CREATE A 起始期终止期二、输入数据三、检验异方差性⒈图示法排序sort X相关图：SCA T 变量名1 变量名2Ls y c x残差图：方程窗口点击RESID按钮⒉戈德菲尔德－匡特检验(C=n/4)①排序：sort X②取样本1 命令：Smpl 1 (n-n/4)/2③估计样本1：Ls y c x得到残差平方和RSS1即∑21i e③取样本1 命令：Smpl (n+n/4)/2 n④估计样本2：Ls y c x得到残差平方和RSS2即∑22i e⑤计算：F = RSS2/ RSS1若给定α，)2/)(,2/)((k c n k c n F F ---->α，表明存在异方差 3.怀特检验步骤：①取样：Smpl 1 n②估计回归模型（或非线性回归模型）计算残差序列：Ls y c x③怀特检验：在方程窗口中依次点击View\Residual Test\White Heteroskedastcity 得到nR 2，给定α，若nR 2>2αχ(q)，表明模型存在异方差性 4.帕克（Park ）检验 帕克检验的模型形式命令：①估计回归模型得到残差：ls y c x ②生成残差平方序列： genr E2=RESID^2 ③估计帕克检验模型 ： ls log(e2) c log(x)给定α，若F>αF (k-1,n-k)或F 统计值的伴随概率p 小于给定α，表明模型存在异方差性 5. 戈里瑟（Gleiser ）检验 戈里瑟检验的模型命令：①估计回归模型得到残差：ls y c x 或非线性模型估计 ②生成残差绝对数序列： genr E1=abs(RESID ） ③估计帕克检验模型 ：当h=1时 ls e1 c x 当h=2时 ls e1 c x^2当h=1/2时 ls e1 c x^(1/2)或ls e1 c sqr(x ） 等等给定α，若F>αF (k-1,n-k)或F 统计值的伴随概率p 小于给定α，表明模型存在异方差性 四、利用加权最小二乘法估计回归模型命令：①估计回归模型（或非线性回归模型）得到残差 ls y c x ②根据帕克检验结果，生成权数1序列：genr w1=1/x^ 根据戈里瑟检验结果，生成权数2序列：genr w2=1/x^h 生成权数3序列：genr w3=1/abs(RESID) 生成权数4序列：genr w4=1/RESID^2③加权最小二乘法估计回归模型 Ls(w=w1) y c x Ls(w=w2) y c x Ls(w=w3) y c xie x e i i υβα=2ii i x e υβα++=ln ln ln 2ih i i x e υβα++=,21,2,1±±±=h βLs(w=w4) y c x④再运用怀特检验对加权最小二乘法估计回归模型进行异方差检验 试验结果： 写作例题 1、 图示法由相关图和残差图可知模型存在递增型异方差性 2、戈德菲尔德－匡特检验结果给定05.0=α，F=24.7244.3)210,210(05.0=--=>F F α，表明模型存在递增型异方差 3、怀特检验2704.62=nR 99.5)2(2205.0==>χχα，表明模型存在异方差4、帕克（Park ）检验ix e i l n 6743.15549.5l n 2+-=2R =0.4655 F=22.64 P=0.0001P 值远小于0.05，上述方程表明利润函数存在异方差 5、戈里瑟（Gleiser ）检验（1）ii x e 0153.02394.12+=2R =0.2982 F=11.05 P=0.003（2）ii x e 3862.16768.15+-=2R =0.3279 F=12.68 P=0.001（3）261074.20548.27i i x e -⨯+=2R =0.2177 F=7.24 P=0.012P 值远小于0.05，上述方程表明利润函数存在异方差，且模型（2）最优 6、加权最小二乘估计结果① (W=W1)(3.8823) (0.0099)（注：括号内数据为系数标准差）R 2=0.8483 nr 2=4.92 p=0.085（注：nr 2和p 为加权最小二乘估计模型的怀特检验结果）② (W=W2) (11.1877) (0.0077)x y 1086.09220.5ˆ+=x y1062.06493.8ˆ+=∑∑=24.72=579.5963769.67/2=/2122i i e e fR 2=0.6115 nr 2=3.16 p=0.206③ (W=W3) (3.7798) (0.0035) R 2=0.9754 nr 2=6.64 p=0.036④ (W=W4)(1.6603) (0.0021) t= (3.11) (54.16) R 2=0.9969 nr 2=3.10 p=0.213其中，每个方程下面第一组括号里的数字为系数的标准误差。
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。
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。
异方差的检验与修正
西安财经学院本科实验报告学院（部）统计学院实验室313课程名称计量经济学学生姓名学号1204100213专业统计学教务处制2014年12 月15 日《异方差》实验报告五、实验过程原始记录（数据、图表、计算等) 一．选择数据1.建立工作文件并录入数据File\New\workfile, 弹出Workfile create 对话框中选择数据类型.Object\new object\group,按向上的方向键，出现两个obs 后输入数据.中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出 单位：元城市 y x1 x2 城市 y x1 x2 北京 5724。
5 958.3 7317。
2 湖北 2732。
5 1934。
6 1484。
8 天津 3341。
1 1738.9 4489 湖南 3013。
3 1342.6 2047 河北 2495。
3 1607。
1 2194。
7 广东 3886 1313。
9 3765.9 山西 2253.3 1188。
2 1992.7 广西 2413。
9 1596。
9 1173。
6 内蒙古 2772 2560.8 781.1 海南 2232。
2 2213。
2 1042.3 辽宁 3066。
9 2026。
1 2064。
3 重庆 2205。
2 1234.1 1639。
7 吉林 2700.7 2623。
2 1017。
9 四川 2395 1405 1597.4 黑龙江 2618。
2 2622.9 929.5 贵州 1627。
1 961。
4 1023。
2 上海 8006 532 8606.7 云南 2195.6 1570。
3 680。
2 江苏 4135.2 1497。
9 4315.3 西藏 2002。
2 1399.1 1035.9 浙江 6057。
2 1403.1 5931。
7 陕西 2181 1070。
4 1189。
8 安徽 2420。
9 1472。
8 1496。
3 甘肃 1855.5 1167。
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。
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。
《 应用回归分析》---异方差性的诊断及处理实验报告
根据图中的相关性表显示，x与残差绝对值的等级相关系数为0.318，sig=0.021>α=0.05，认为残差绝对值与自变量具有相关性，存在异方差
3、
加权最小二乘回归方程：y=-0.683+0.004x
4、
四、实验总结：（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）
通过这次实验，我对SPSS这个软件有了更多的了解，对数据的分析有了更多方面的分析。因此在实验过程中我受易非浅:它让我深刻体会了对数据分析步骤的重要性。在这次实验中，我学到很多东西，加强了我的动手潜质，并且培养了我的独立思考潜质。在做实验报告时，正因在做数据处理时出现很多问题，如果不解决的话，将会很难的继续下去。还有动手这次实验，使应用回归这门课的一-些理论知识与实践相结合，更加深刻了我对测试技术这门]课的认识，巩固了我的理论知识。
1.用普通最小二乘法建立y与x的回归方程，并画出残差散点图；
2.诊断问题是否存在异方差性；
3.如果存在异方差性，用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程；
4.检验加权最小二乘回归方程是否消除了异方差性；
5.对结果进行简单的分析；
二实验结果分析：
1、
回归模型：y=0.004x-0.831
《 应用回归分析》---异方差性的诊断及处理实验报告
实验名称：异方差性的诊断及处理
实验目的：
1.掌握异方差产生的原因以及给模型带来的影响
2.掌握异方差性的诊断及处理方法
3.掌握SPSS软件的操作方法
实验设备与环境：计算机，SPSS22.0等。
一、实验内容：
数据文件xt4.9.sav中给出的是用电高峰每小时用电量y与每月用电量x的数据
计量经济学实验四 异方差性
计量经济学实验报告学院：信管学院专业：实验编号：实验四实验题目：异方差性姓名：学号：10指导老师：实验四异方差性【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】下表列出了2011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。
数据来源：国家统计局→国家统计年鉴2012数据（/tjsj/ndsj/2012/indexch.htm）→工业（按行业分规模以上工业企业主要经济效益指标）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。
在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。
图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
⒉Goldfeld-Quant检验⑴将样本按解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有1到10共1个样本和19到28共10个样本）⑵利用样本1建立回归模型1（回归结果如图3），其残差平方和为8067.52。
SMPL 1 10LS Y C X图3 样本1回归结果⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图4），其残差平方和为25214669。
SMPL 20 29LS Y C X图4 样本2回归结果⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝25214669/8067.52=3125.45，21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。
取05.0=α时，查F 分布表得44.3)1110.1110(05.0=----F ，而44.345.312505.0=>=F F ，所以存在异方差性⒊White 检验⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图5。
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
计量经济学异方差的检验与修正实验报告
计量经济学异方差的检验与修正实验报告本文以Salvatore(2001)《计量经济学》第13章为基础，通过实际数据测试，探究异方差的检验与修正方法及影响。
一、实验数据说明本实验采用的数据为美国1980年的50个州的经济数据，其中X1为人均所得（单位：美元），X2为每个州的城市百分比，Y为人口出生率（单位：千分之一），数据来源于《Applied Linear Regression Models》（Kutner, Nachtsheim, & Neter, 2004）。
二、实验原理当数据呈现异方差性时，传统的OLS估计方法将会失效，此时需要使用其他的估计方法。
其中常用的是加权最小二乘（WLS）估计方法。
WLS估计方法的思想是对存在异方差（方差不相等）的观测值进行权重调整，使得加权后的平方残差最小。
本实验将通过检验异方差条件、使用原有OLS估计进行对比以及应用WLS修正方法的实现来说明异方差对实证分析的影响。
三、实验内容及结果首先，为了检验异方差条件是否成立，可以采用Breusch-Pagan检验。
测试结果如下：\begin{equation}H_0:Var(\epsilon_i)=\sigma^2=\textit{常数}，\nonumber\\H_1:Var(\epsilon_i)\neq \sigma^2，i=1,2,…,n\end{equation}结果如下表：Breusch-Pagan Test: u^2 = 112.208 Prob > chi2 = 0.0000通过检验结果可知，Breusch-Pagan检验统计量的p值为0.0000，小于0.05的水平，因此拒绝原假设，认为方差存在异方差。
接下来，我们将使用传统的OLS估计方法进行回归分析（OLS 1），并与WLS估计方法（WLS 1）进行对比。
OLS 1结果如下：\begin{equation}Y=0.0514X1+1.0871X2-58.7254 \nonumber\end{equation}\begin{table}[h]\centering\caption{OLS1结果}\begin{tabular}{cccc}\toprule& coef. & std. err. & t \\\midruleconst & -58.7254 & 23.703 & -2.477 \\X1 & 0.0514 & 0.027 & 1.895 \\X2 & 1.0871 & 0.402 & 2.704 \\\bottomrule\end{tabular}\end{table}从OLS 1的结果中可以看出，X1和X2对Y的影响都是正的，但没有达到显著水平，此时需要进行进一步分析。
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山东轻工业学院实验报告成绩
课程名称：计量经济学指导教师：刘海鹰实验日期： 2012年4月16日
院（系）：商学院专业班级金融10-1 实验地点：机电楼B座5楼
学生姓名：张文奇学号： 201008021029 同组人无
实验项目名称：异方差的检验、修正。
一、实验目的和要求
学会利用Eiews软件对线性回归模型进行异方差的检验，修正。
二、实验原理
图示法检验、斯皮尔曼等级相关系数检验、戈德菲尔德-夸特检验、White检验、加权最小二乘法。
三、主要仪器设备、试剂或材料
计算机、EViews 软件
四、实验方法与步骤
1、启动Eviews5软件，建立新的workfile. 命令：create u 1 31 单击回车键；
2、输入数据。
在命令窗口输入命令：data Y X 单击回车键；
3、用OLS估计方程。
在命令窗口输入命令：LS Y C X 单击回车键。
（Eviews输出结果如图一）。
一）图示法检验
1、在命令窗口输入命令：scat x y 单击回车键，得到X与Y的散点图，如图二。
2、输入命令GENR e2=resid^2和Scat X e2，分别单击回车键，得到
如图三
二）spearman等级相关检验
1、在命令窗口依次输入如下命令（每输入一次命令都要单击回车键）
Sort X data X dd1 GENR e1=abs(resid) Sort e1 Data e1 dd2 genr r=1-6*@sum((dd2-dd1)^2)/(31^3-31) genr Z=r*@sqrt(30)
其中dd1 dd2分别为相应变量的等级，即输入1到31.
2、记录实验结果，R值和Z值。
三）G-Q检验
1、在命令窗口依次输入下列命令（每输入一次命令都要单击回车键）
散点图
2
~
i
e
X
Sort X Smpl 1 11 Ls y c x Smpl 21 31 Ls y c x
2、计算F，查表作出判断。
四）White检验
1、在原方程窗口，在命令窗口输入下列命令（每输入一次命令都要单击回车键）
Smpl 1 31 LS Y C X
2、View—〉resdual test —〉white heteroskedasicity(cross terms ) 输出结果如图四五）WLS估计（即异方差的修正）
在命令窗口输入命令（每输入一次命令都要单击回车键）
Smpl 1 31 Genr WW=1/ abs(resid) Ls(W=WW) Y C X 输出结果如图五。
六）、检验修正的模型是否还存在异方差
用White检验，结果如图六。
五、实验数据记录、处理及结果分析
图一
用普通最小二乘法进行估计，估计结果如下
Yˆ=﹣700.41+0.09X i R2=0.922R=0.92 F=335.82
i
t=(-6.0) (18.2) 括号内为t统计量。
β1=0.09说明在其他因素不变的情况下，可支配收入每增长1元，个人储蓄平均增长0.09元。
2
R=0.92 , 拟合程度较好。
在给定 =0.05时，t=18.2 > )
t=2.055 ，拒绝原假设，说明销售
(
29
.0
025
= 4.18 ,表明方程整体显著。
收入对销售利润有显著性影响。
F=335.82 > )9
,2
F
1(
.0
05
一）、图示法检验由图二，图三可以看出，随机误差项存在异方差。
图二
图三
二）、spearman 等级相关检验
R=0.607258 z=3.326089 给定显著性水平α=0.05，查正态分布表，得96
.12=αZ ,因为
Z=3.33＞1.96，所以拒绝H 0,接受H 1,即等级相关系数是显著的，说明储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。
三）、G-Q 检验
记下第一个残差平方和：150867.9 记下第二个残差平方和：966997.0。
计算F=6.41，给定显著性水平α=0.05，查F 分布表V 1=V 2=11-2=9,F 0.05(9,9)=3.18,因为F=6.41＞3.18，所以接受备择假设，即储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。
四）、White 检验
因为TR 2
=31×0.2936=9.1﹥0.6)2(205.0=χ，所以结论是该回归模型中存在异方差。
White 检验的Eviews 计算结果如图四。
其中obs*R-squared 等于9.102584表示的就是统计量TR 2的值。
图四
五）WLS 估计（即异方差的修正）
得到原模型的加权最小二乘估计结果 i
Y ˆ=﹣731.8+0.09X i (-45.12) (55.64)
由图五可以看出，2R =0.987358,拟合程度较好。
在给定 =0.05时，t=55.64 > )29(025.0t =2.055 ，拒绝原假设，说明销售收入对销售利润有显著性影响。
图五
六）、检验修正的模型是否还存在异方差由图六可以看出，T2
R= 0.686446，由White检验知，在α=0,05下，查2χ分布表，得临界值：5.002χ（2）=6.0。
比较计算的2χ统计量与临界值，因为T2
R= 0.686446 < 5.002χ（2）=6.0 ，所以接受原假设，这说明修正后的模型不存在异方差。
图六
六、讨论、心得
学会了如何利用Eiews软件对线性回归模型进行异方差的检验，修正，对以后的工作学习会大有用处。