怀特检验怎么算？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
在进行线性回归模型分析时，异方差性可能导致估计结果的不准确性，因此通过进行怀特检验可以帮助我们判断是否需要对模型进行修正。
怀特检验的计算步骤如下： 1. 首先，我们需要先进行线性回归的拟合，得到模型的残差e。
2. 接下来，我们需要对残差进行平方，得到e的平方。
3. 然后，我们再利用自变量x的估计值（或称为拟合值）对e的平方进行回归。
这里，我们需要将x的估计值与e的平方作为自变量和因变量进行线性回归分析。
4. 最后，我们计算回归分析的残差平方和，并与e的平方进行比较。
如果通过怀特检验得到的计算结果显示残差平方和与e的平方不一致或存在较大差异，则说明线性回归模型的误差项存在异方差性问题，需要对模型进行修正。
在怀特检验中，我们还可以利用计算结果进行对比。
具体来说，我们可以通过计算自由度修正的R平方（Adjusted R-squared）和残差标准差来评估修正后的模型的拟合程度和稳定性。
如果修正后的模型较好地解决了异方差性问题，那么修正后的模型的拟合程度应该有所改善，并且残差标准差也应该相对较小。
总之，怀特检验是一种用于判断线性回归模型误差项是否存在异方差性问题的统计方法。
通过计算回归分析的残差平方和并与模型残差的平方进行比较，我们可以得出结论并进行后续的模型修正。