2、然后根据回归方程显著性判断是否存在异方差性。
匿名回答于2024-05-28 08:53:53
怀特检验（White Test）是一种用于检测线性回归模型中是否存在异方差的检验方法。具体步骤如下：
构建原假设（H0）：线性回归模型中不存在异方差，即误差项的方差是恒定的。
收集数据：收集一组观测数据，这些数据可以是实验数据、调查数据或其他来源的数据。
构建线性回归模型：使用收集到的数据，构建一个线性回归模型，例如 Y = β0 + β1X + ε。
计算残差：根据线性回归模型，预测每个观测值的预测值，然后计算实际值与预测值之间的差值，这些差值即为残差。
计算残差平方和（RSS）：将所有残差的平方相加，得到残差平方和。
计算回归系数平方和（ESS）：计算线性回归模型中各项的平方和，得到回归系数平方和。
计算 F 统计量：计算 F 统计量，公式为 F = (RSS / ESS) / [(k - 1) * (n - k)]，其中 k 为自变量的个数，n 为观测数据的数量。
计算显著性水平：根据 F 分布表，查找对应的显著性水平。显著性水平取决于 F 统计量的值和自由度（df = k - 1）。
判断结论：如果 F 统计量的值大于临界值，那么拒绝原假设，说明线性回归模型中存在异方差。反之，如果 F 统计量的值小于临界值，那么不能拒绝原假设，说明线性回归模型中不存在异方差。
需要注意的是，怀特检验仅能说明线性回归模型中是否存在异方差，而不能说明异方差的程度。如果需要进一步分析异方差的程度，可以考虑使用其他方法，如戈德菲尔德-匡特检验（Goldfeld-Quandt Test）或帕克检验（Park Test
匿名回答于2024-05-25 00:29:13
