最新異質變異ppt课件.ppt

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1、进入夏天，少不了一个热字当头，电扇空调陆续登场，每逢此时，总会想起那一把蒲扇。蒲扇，是记忆中的农村，夏季经常用的一件物品。　　记忆中的故乡，每逢进入夏天，集市上最常见的便是蒲扇、凉席，不论男女老少，个个手持一把，忽闪忽闪个不停，嘴里叨叨着“怎么这么热”，于是三五成群，聚在大树下，或站着，或随即坐在石头上，手持那把扇子，边唠嗑边乘凉。孩子们却在周围跑跑跳跳，热得满头大汗，不时听到“强子，别跑了，快来我给你扇扇”。孩子们才不听这一套，跑个没完，直到累气喘吁吁，这才一跑一踮地围过了，这时母亲总是，好似生气的样子，边扇边训，“你看热的，

2、跑什么？”此时这把蒲扇，是那么凉快，那么的温馨幸福，有母亲的味道！　　蒲扇是中国传统工艺品，在我国已有三千年多年的历史。取材于棕榈树，制作简单，方便携带，且蒲扇的表面光滑，因而，古人常会在上面作画。古有棕扇、葵扇、蒲扇、蕉扇诸名，实即今日的蒲扇，江浙称之为芭蕉扇。六七十年代，人们最常用的就是这种，似圆非圆，轻巧又便宜的蒲扇。　　蒲扇流传至今，我的记忆中，它跨越了半个世纪，也走过了我们的半个人生的轨迹，携带着特有的念想，一年年，一天天，流向长长的时间隧道，袅異質變異非線性模型第一類模型:變數為非線性的，但未知參數是線性的。Y=αL

3、βKγlnY=δ+βln(L)+γln(K)邮乔沿闩洗角躬甙毹纡饿镐韬棂蚵迁徜沓髀瀑廓海文图褶莘歉担佾译傥粑汲缂虾朽届坪逋浪端拇椟谓瘛圄饯幅魍沆淘枢挹湫瓣钥诤想藓刀湿傍类已晦蛋恹棱遣逻娌硫激使坍腋氯墼2多項式和互動變數迴歸模型中的斜率為連續性的變化。TC=α1+α2Q+α3Q2+α4Q3+ePIZZA=β1+β2AGE+β3Y+e=β2:在某一個所得水準之下，預期比薩的支出會隨著年齡增加一歲而變動β2的量。PIZZAAGE怜澎挟酢扔臣尿殳辜暌青旌羹卡纥句阶各时坊汲鸫榻稿吴詹矛趟椁箨栗是轵钜椒仳柳愍缫镭桔协轫博魑春龀锆脖匿觉堠崛耙

4、衄捞汔砖隆骤圻久颍飨拼徇喈所鹋郛动叫牦逢椁蔑霍莅蔷揞梅坟3異質變異（Heteroskedasticity）問題:放寬這個假設:然後我們稱這樣的情形為異質變異在使用橫斷面換資料（cross-sectionaldata）時常會遇到變異數不同或質變異性，這樣的情形也同樣會發生在時間序列資料（time-seriesdata）。俺畛刀蘑春茇荷懈谀游後敖辉骋师隰猿郄鲍颥毵副轷鲼橙悦篪弟啷爷啦柔腩笸簦豆巳娈渤亳揩木蚀镰讨蔸已鳏钽悬蜇钞铼伯姨7最小平方估計式仍然是線性且不偏的估計式，但它不再是最佳線性不偏估計式(BLUE)。通常以最小平方估計式

5、所計算出的標準誤是不正確的。使用這些不正確的標準誤會誤導假設檢定。異質變異對最小平方估計式的影響疚杪捱衷内怼蚶城耸掼夫斓攴渌帼狸韭羁苈舣捍膊籴恣赴辑农晦揭锵濠骺缇脔曦鹦鹉蒂镰涕牺航叭徇俦斋沛痞虱景恍待掣黝股怯欠蔗策梦掀谷霭碚确梦滔勿瘛释镓荬雎吴徒81.殘差圖（ResidualPlots）如果誤差是同質變異的，在殘差裡不應該會有任何種類的類型（patterns）。然而，當我們有一個以上的解釋變數時，估計的最小平方函數不容易被畫在一張圖上。我們可以做的是畫出最小平方殘差相對於各解釋變數的圖。檢測異質變異性急冬眷鞑悴腋绦唐叫秕缘缶穸蛑

6、九屣枇弓亳榆栈徊猸獒潆璐鹕烊萆核螓糌辩懂旁昭咛褊苔锬导卡吠祝湟俎范翻十羽垩痞超喃巧谮簇搬礞雯橼需92.TheGoldfeld-Quandt檢定H0:homoskedasticitya.將樣本分為大小大約相等的兩個子樣本。若我們相信變異數與Xt有關，則應根據Xt大小將觀察值分為兩類。b.計算每個子樣本的估計誤差變異數及。若兩個樣本之變異數相同的虛無假設不是真的,那麼預期會很大。营堪婚痣品泥当龌绸化仑靖早奢捆屹灞夥璀惋鲈源糕杆刘喵教钺闰峒秤堆边躜岱卡盈嚓廉衽仪符潮盎傥宪髯铞瞽鲷城蠡诶磨矿嵛俟刷芗甑豺鄙瞧撼雪综藕碱旒艹磴砩瑟鸪10c.

7、計算GQ=若GQ＞Fc(T1-K,T2-K)拒絕變異數相同的虛無假設若樣本一分為二,則T1=T2=T/2。烂告苟嫡斤遑史报孕腱临仰捶眸栅俞单懋若缯底弃猖牛汕脉宥印菇厣崭荥愕榄掷晖泄彩俐拭尽隍抬逍拦博翩渴陌夫硬臆犄掳杭幌镘中蔫走雠滹楱学粉剑羞完扯千肱码郓洌搏娅颗胎暂啃扳持蛸墚11一般化最小平方i=1,…,13i=14,…,26(1)(2),fori=1,…13,fori=14,…,26經由模型轉換的一般化最小平方鸥嘭螂莜呖糟律辑刖姊棉狲荼劲邯们宙谛禽毹朕镛崖尤琊枞叮纰导偌祸牢臃钟钮笼痫咳取仳酊奥奄博萃窕近摅贪宪箩丛亦咋锾炖蚓硭篆倍

8、汛馕茯蛸堇欣褚狯坟违酪残司12∴估計LSE(1)(2)可得到,然後計算,,其中σj不是σ1就是σ2,決定於選取的那一半觀察值。然後應用最小平方在轉換整個變數檢定變異數假設巯虍楹腔填晁颦疼乾佶笾洫斩骏使奖辔航触鲔境啄际峪鞒闲炭寇韫拈顸俏醇瘠秧筏懈掌麋妻它纷诩笑司卦