在white检验中，为什么构造nr^2,而不是通过r^2统计来判断模型异方差
比较怀特统计量n*R^2与相应卡方分布χ2的临界值 自由度为辅助回归方程中解释变量的个数 R^2为可决系数 如果怀特检验量大于临界值，则拒绝同方差假设，及存在异方差，反之不存在异方差
怀特异方差检验结果怎么看
在实验结束的数据库中查看，如果p值小于0.1，侧推翻同方差的原假设，说明回归存在异方差。
用stata进行怀特检验的方法如下，根据stata估计结果，采用BP检验来判断方程是否存在异方差，B-P检验的基础原理就是经过辅助回归的R^2,来检验是否存在异方差的状况。
比较怀特统计量n*R^2与相应卡方分布χ2的临界值自由度为辅助回归方程中解释变量的个数R^2为可决系数如果怀特检验量大于临界值,则拒绝同方差假设,及存在异方差,反之不存在异方差，大家可以根据上方的这个方法来比较怀特异方差。
stata异方差的修正步骤
在Stata中，修正异方差的步骤如下：
首先，使用OLS回归估计模型；
然后，使用估计的残差计算异方差的方差函数；
接下来，使用异方差稳健标准误（HC标准误）重新估计模型；
最后，使用修正后的标准误进行统计推断。可以使用命令“regress”进行OLS回归估计，使用命令“predict”计算残差，使用命令“robust”进行异方差稳健标准误估计。
力学计量操作顺序
你是不是没学过计量…… 第一个，手动输，或者复制/粘贴，或者import from txt/lotus/excel 第二个没看懂意思…… 第三个，一般默认5%的显著性水平，根据变量个数查t,F分布表，大于临界值拒绝原假设，认为参数显著。t是局部检验，针对个别参数的，F是整体性检验，针对所有参数的。异方差的检验方法比较多，white,ARCH，glser吧。如果不需要修正的话，对截面数据white检验就够了，建立辅助回归分为要不要包含交叉项。然后根据算出来的数据：obs R－squared(大概是这么写的），查卡方分布表。如果辅助项有P项，观察样本值有n个，查（n-P)的卡方值，大于则表明有异方差。小于表明没有。如果要修正，那就比较麻烦了，函数形式需要一个个试。 至于D.W检验，是有前提要求的，要求大样本，非自回归的一阶才行。查DW表，根据模型参数的个数，样本数量，确定dl,du.然后比较DW和dl,du的关系。有几个判定区域，这个查一查就知道了……
eviews检验模型有效性
Eviews 是一款广泛使用的经济计量学软件，可以用来检验模型的有效性。以下是一些常用的方法：
1. 拟合优度检验（R-squared）：R-squared 是一个统计量，用于衡量模型解释因变量变异的程度。一般来说，R-squared 越高，模型的拟合效果越好。
2. 残差分析：残差是指模型预测值与实际观测值之间的差异。通过对残差进行分析，可以评估模型的稳定性、线性性、异方差性等性质。
3. 显著性检验：显著性检验是指对模型中的参数进行假设检验，以确定参数是否显著影响因变量。常用的显著性检验方法包括 t 检验、F 检验等。
4. 预测检验：预测检验是指使用模型进行预测，并将预测值与实际观测值进行比较，以评估模型的预测能力。
5. 比较不同模型：比较不同模型的拟合效果和预测能力，可以选择最优的模型。
需要注意的是，以上方法只是检验模型有效性的一部分，实际应用中还需要考虑模型的经济意义、解释能力、稳健性等因素。同时，Eviews 也提供了丰富的工具和方法来帮助进行模型有效性的检验。
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