Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Перевірка гетероскедастичності на основі критерію m




Методи визначення гетероскедастичності

Можливість перевірки припущень про наявність гетероскедастичності залежить від природи вихідних даних. Розглянемо методи перевірки гетероскедастичності для різних вихідних даних.

Цей метод застосовується тоді, коли вихідна сукупність спостережень досить велика. Розглянемо відповідний алгоритм.

Крок 1. Вихідні дані залежної змінної Y розбиваються на k груп відповідно до зміни рівня величини Y.

Крок 2. Закожною групою даних обчислюється сума квадратів відхилень:

Крок 3. Визначається сума квадратів відхилень в цілому по всій сукупності спостережень:

Крок 4. Обчислюється параметр :

де n — загальна сукупність спостережень; nr — кількість спостережень r -ї групи.

Крок 7. Обчислюється критерій:

який наближено відповідатиме розподілу при ступені свободи , коли дисперсія всіх спостережень однорідна. Тобто якщо значення не менше за табличне значення при вибраному рівні довіри і ступені свободи , то спостерігається гетероскедастичність.

Приклад Для даних, які наведено в попередньому прикладі, перевіримо наявність гетероскедастичності згідно з критерієм m.

Розв’язання.

Крок 1. Розіб’ємо дані, які наведені в табл., на три групи, по шість спостережень у кожній.

група I група II група III
0,36 0,41 0,82
0,20 0,50 1,04
0,08 0,43 1,53
0,20 0,59 1,94
0,10 0,90 1,75
0,12 0,95 1,99

Крок 2. Обчислимо суму квадратів відхилень індивідуальних значень кожної групи від свого середнього значення:

2.1.

2.2.

Крок 3. Знайдемо суму квадратів відхилень за всіма трьома групами:

= S 1 + S 2 + S 3 = 0,05313 + 0,2822 + 1,1703 = 1,5056.

Крок 4. Обчислимо параметр

Крок 5. Знайдемо критерій

Цей критерій наближено задовольняє розподіл c2 з k – 1 = 2 ступенями свободи. Порівняємо значення критерію з табличним значенням критерію c2 з k – 1 = 2 ступенями свободи при рівні довіри 0,99 c2кр= 9,21. Оскільки m > c2кр, то дисперсія може змінюватись, тобто для даних табл. 7.1 спостері­гається гетероскедастичність.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-10; Просмотров: 586; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.