多元线性回归模型的异方差怎么修正

多元线性回归模型的异方差怎么修正

对比OLS回归的假设就明白啦 异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定 多重共线性违反了各个自变量独立不相关的假定 如果违反这些假定都会影响OLS回归系数的有效性

这个问题之前也困扰着我，查了相关的数据，下面是我自己整理的一些，供你参考。从怀特检验看obs的p值很小，说明存在异方差，修正的方法有好几种，我介绍两种吧，第一种是在回归前先将变量进行对数处理，能够很好的减少数据波动以及异方差的问题，第二种是加权最小二乘法（wls），quick-estimate equation界面，点击option，权重那块，填入所选择的权重就可以了。权重的选择上，目前我找的资料里的方法是可选用1/√x，1/x， 1/x^2，x，√x，x^2（生成变量w分别等于这些权重）。之后将加权后的方程再进行怀特检验，选一个最好的权重就ok啦。