第七讲异方差、多重共线性、逐步回归

球型扰动项

异方差

https://www.zhihu.com/question/311499113/answer/594763791
图中可知 存在异方差 越变越大

检验异方差

画图只是大致看一下
rvfplot (画残差与拟合值的散点图)
rvpplot (画残差与自变量x的散点图)

步骤

  • regress 进行多元回归

  • 然后用rvfplot 进行画图

  • 因为拟合值出现负数 我们进行看看 y 的密度分布

    保存用graph export 名字.png ,replace

    得出分布不均匀

  • 用summarize 指标 ,d

异方差检验

  • BP 检验 estat hettest ,rhs iid
    p<0.05 拒绝原假设(不存在异方差) 得出存在异方差

  • 怀特检验 原假设 :不存在异方差
    estat imtest ,white 貌似搞不定

  • 消除异方差
    OLS + 稳健标准误
    regress ....... ,r
    答案 跟 regress 原本那个可能不一样

多重共线性

  • 检验 vif 值 estat vif

  • 存在多重共线性问题 不能轻易就删除对应的变量

  • 解决 有 向前逐步回归 + 向后逐步回归 推荐后者
    stepwise regress y x1 x2 .... , pe(#1)
    stepwise regress y x1 x2 .... , pr (#2)
    如果筛选后的很多 ,降低 #1/#2 ,反的增加

  • 内生性

全部评论
残差是指预测值与实际值的差,由于残差的计算要用到全部观测,因此残差之间并不是相互独立的,同时,残差的标准差也不完全相同,越是异常值的点,其对应的残差的波动性越小。
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发布于 2019-09-09 09:14
残差 非标准化没有参考价值  需要进行标准化   (|x|<2) 原始数据取对数降低异方差            标准化残差图出现明显规律的状态  异方差【取对数  加权最小二乘估计】
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发布于 2019-09-09 09:24
常数量不看  要看自变量p
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发布于 2019-09-09 09:28
时间序列 DW值 
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发布于 2019-09-09 09:33
https://www.zhihu.com/question/311499113/answer/594763791
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发布于 2019-09-09 09:36
序列相关DW 自相关系数
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发布于 2019-09-09 09:46
回归前进行异方差检验 修复异方差【regress y x ,r】 避免受到异方差影响 
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发布于 2019-09-09 13:00
VIF 检验多重共线性
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发布于 2019-09-09 13:04

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