怀特检验的结果怎么看？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
在进行回归分析之前，我们需要先进行异方差性检验以验证线性回归模型的合理性和有效性。
怀特检验的原假设是：残差的方差在不同的自变量取值范围内是相等的，即不存在异方差问题。
怀特检验的步骤如下： 1. 根据已拟合的回归模型，计算残差（观测值与回归模型的预测值之间的差异）。
2. 对残差进行平方，得到残差的平方（即方差）。
3. 将自变量添加到原模型中，形成新的模型。
4. 对新模型进行回归分析，得到残差。
5. 对新模型的残差进行平方，得到残差的平方（即方差）。
6. 将两个方差进行比较，使用统计检验方法判断它们是否有显著差异。
怀特检验的结果可以通过查看检验统计量和p值来进行解释。
通常，如果p值小于设定的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，即存在异方差问题；如果p值大于显著性水平，则接受原假设，即不存在异方差问题。
需要注意的是，怀特检验并不能确定异方差的具体形式，只能检测是否存在异方差问题。
如果怀特检验结果表明存在异方差问题，可以考虑使用异方差稳健的回归方法或对数据进行转换来解决问题，如对数化、标准化等。
综上所述，怀特检验的结果主要通过检验统计量和p值来进行解读，用于判断线性回归模型中是否存在异方差问题。