異方差性的後果是什麼?

異方差的含義是什麼？他對下面各項有什麼影響

概率論的基本概念。 是用來表示隨機變量與其期望之間離散程度的一個量。若隨機變量ξ的期望為eξ，則ξ與eξ的偏差平方的加權平均e(ξ-eξ)2，稱為ξ的方差，常記作dξ或varξ。

產生異方差性的原因及異方差性對模型的ols估計有何影響

產生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數形式的設定誤差；（3）樣本數據的測量誤差；（4）隨機因素的影響。

產生的影響：如果線性迴歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對模型參數估計、模型檢驗及模型應用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數最小二乘估計值的無偏性；（2）參數的最小二乘估計量不是一個有效的估計量；（3）對模型參數估計值的顯著性檢驗失效；

（4）模型估計式的代表性降低，預測精度精度降低。

如果迴歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對線性迴歸分析造成什麼影響

若誤差方差或因變量方差不滿足方差齊性條件，則在不同的X取值處，Y的實際分散程度不同，則迴歸線的預測在不同的X點準確度不同，迴歸預測效果不穩定，或者說此時在不同的X水平，其與Y的關係是有很大差別的，無法用單一的迴歸方程去預測Y。

比如下方這個圖：

a是滿足方差齊性的，b不滿足，很明顯a的迴歸直線預測作用要好於b，在不同的X點處的預測效果也穩定

產生異方差的原因是什麼

原因：

1.常來源於截面數據

2.來源於測量誤差和模型中被省略的一些因素對憨解釋變量的影響

3.有時產生於計量經濟模型所研究問題的本身

4.用分組數據估計經濟計量模型也是異方差性的重要來源

如果迴歸模型中存在嚴重的異方差，最小二乘估計將產生哪些後果

當然是選 D

當然有偏 但最小二乘量是最小的

異方差性的簡介

若線性迴歸模型存在異方差性，則用傳統的最小二乘法估計模型，得到的參數估計量不是有效估計量，甚至也不是漸近有效的估計量；此時也無法對模型參數進行有關顯著性檢驗。對存在異方差性的模型可以採用加權最小二乘法進行估計。異方差性的檢測——White test在此檢測中，原假設為：迴歸方程的隨機誤差滿足同方差性。對立假設為：迴歸方程的隨機誤差滿足異方差性。判斷原則為：如果nR^2>chi^2 (k-1），則原假設就要被否定，即迴歸方程滿足異方差性。在以上的判斷式中，n代表樣本數量，k代表參數數量，k-1代表自由度。chi^2值可由查表所得。

怎麼看異方差檢驗結果

比較懷特統計量n*R^2與相應卡方分佈χ2的臨界值 自由度為輔助迴歸方程中解釋變量的個數R^2為可決係數如果懷特檢驗量大於臨界值,則拒絕同方差假設,及存在異方差,反之不存在異方差

檢驗異方差性的方法有哪些

檢驗異方差性的方法有：

1）圖示檢驗法。①相關圖分析。②殘差圖分析。

2）Goldfeld - Quandt 檢驗法。

3）懷特(white) 檢驗。

4）帕克檢驗（ Park test ) 和格里奇檢驗（ Glejser test）。