9 Heteroskedastiivsuse testimine White'i heteroskedastiivsuse test · Jääkide graafiline analüüs Näiteks kahe regressoriga regressioonmudel y-teljel mudeli jääkliikmed, nende ruudud või absoluutväärtused yi b1 b2 x2i b3 x3i ui (1) x-teljel mõni valitud sõltumatu muutuja Xi või siis sõltuva muutuja Testimiseks hinnang Yi 1. Viiakse läbi mudeli (1) hindamine ja leitakse jääkliikmed u^i Heteroskedastiivsus
– Parameetrite usalduspiirid tulevad valed. – Mudeli ja parameetrite olulisuse testimine (F-test ja t-testid) võivad anda valesid tulemusi. • Järelikult võime teha valesid järeldusi mudelisse kuuluvate või mittekuuluvate tunnuste suhtes. ● Hinnangud ei ole efektiivsed ● Parameetrite usalduspiirid tunduvad valed 48. White’i testi idee, nullhüpotees ja sisukas hüpotees. White’i heteroskedastiivsuse test Näiteks kahe regressoriga regressioonmudel Testimiseks 1. Viiakse läbi mudeli (1) hindamine ja leitakse jääkliikmed 2. IDEE: kui jääkliikmete dispersioon ei ole konstantne, siis see sõltub regressoritest x. Kontrollimiseks hinnatakse regressioonmudelit, kus sõltuvaks tunnuseks jääkliikmete dispersioon Nullhüpotees: mudelis (2) on vaid konstant, H 0 : Teststatistik kus R2 u on mudeli (2) determinatsioonikordaja Kuil TR2 väärtus ületab kriitilise (p<α), on tegemist heteroskedastiivsusega.
annaabi.ee 
