怀特检验名词解释　怀特检验定义

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3、怀特检验怎么判断是哪一个变量引起的。怀特检验（White test）是一种统计检验方法，用于检验回归模型的异方差性。它并不能直接判断是哪个变量引起的异方差性。异方差性指的是回归模型中误差项的方差不是常数，而是随着某些解释变量的变化而变化。怀特检验的基本思想是通过构造一个辅助回归方程，将残差平方作为因变量，原回归模型中的解释变量及其。

4、white检验方法主要用于检验。怀特检验（White test ）是2016年公布的管理科学技术名词。一种异方差检验方法。一般先将最小二乘估计残差的平方对模型的解释变量、解释变量平方以及解释变量交叉乘积进行回归，然后根据回归方程显著性判断是否存在异方差性。检验步骤：首先我们需要打开我们的电脑，然后我们先去找到电脑的这个工具栏，并且打开。

5、怀特检验用于检验什么。怀特检验是一种常用的异方差性检验方法，它通过构建辅助回归模型来检验误差项的方差是否恒定。具体来说，怀特检验首先计算残差平方，然后将其作为因变量，以模型中的自变量和自变量的平方项、交叉项等为解释变量，进行辅助回归。如果辅助回归模型的解释变量中存在显著的变量，那么就可以认为原回归模型存在异方。

怀特检验定义

1、怀特检验原理？结论：怀特检验是一种用于检测异方差性的统计方法，它在大样本条件下适用。不同于戈德菲尔德-匡特检验（G-Q检验），怀特检验针对的是OLS（最小二乘法）残差的特性，通过回归分析OLS残差的平方与解释变量及其平方以及非多余变量的交叉项，来评估模型中是否存在异方差问题。具体来说，怀特检验的过程分为几步。

2、怀特检验服从什么分布。怀特检验需要大样本，并且假定随机项服从正态分布。怀特检验是一种异方差的一种检验方法，涉及到做OLS残差的平方对OLS拟合值和拟合值的平方的回归。这种检验方法的最的形式是，作OLS残差的平方对解释变量、解释变量的平方和所有非多余的解释变量间的交叉乘积的回归。因此，怀特检验需要大样本，并且假定随机。

3、white检验优缺点。white检验是异方差检验的首选方法，因其不受约束，可以检查一切异方差，而且不用对数据进行排序，不依赖正态性假设。但是也正是由于其可以证明异方差存在，导致不能说明残差与变量间的结构关系，怀特检验（WhiteTest）是1980年由White提出的方法，通过建立辅助回归模型来判断异方差性。

4、用怀特检验判定异方差性怎么判定呢？White 检验的原假设是误差的方差相等。 用数学术语来说，就是：H0 = σ2i = σ替代假设（您正在测试的假设）是方差不相等：H1 = σ2i ≠ σ什么时候应该使用怀特测试？如果您的数据集有许多解释变量，则测试可能难以计算。除非您有运行 White Test 的特定原因（即您需要自变量对方差产生。

5、如何检验异方差性？2、Goldfeld - Quandt 检验法。3、怀特(white) 检验。4、帕克检验（ Park test ) 和格里奇检验（ Glejser test）。二、异方差性是相对于同方差而言的：1、所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都。