回归模型异方差性的检验与消除研究_以SPSS为分析工具.pdfVIP

第 14 卷第 4 期 长沙民政职业技术学院学报 Vol14 No4 2007年 12 月 Jou rnal of Changsha Social work college D ec2007 回归模型异方差性的检验与消除研究 ———以 SPSS为分析工具 郁 　菁 (重庆城市管理职业学院 , 重庆市 　400055) [摘 　要 ] 　在经济研究中 , 异方差性的存在给回归模型带来了严重的后果 , 而传统的检验和消除方法非常复杂 。文 中用 SPSS为分析工具 , 使回归模型异方差性检验和消除的方法更加简单化 。 [关键词 ] 　异方差性 ; 加权最小二乘法 ; SPSS [中图分类号 ] 　C81　　 [文章标识码 ] 　A 　　 [文章编号 ] 　1671 - 5136 (2007) 04 - 0034 - 03 的变化而对被解释变量产生不同的影响 ,导致随机误 　　一 、异方差性检验的必要性 差项产生不同方差 , 即异方差性 。当我们所研究的问 社会经济现象之间的相互联系和制约是社会经济 题存在异方差性时 ,线性回归模型的基本假定就被违 的普遍规律 。经济现象的内部和外部联系中存在着一 反了。引起随机误差项产生异方差的原因很多 ,其中 定的因果关系 ,人们往往利用这种因果关系来制定有 样本数据为截面数据时较容易出现异方差性 。而当一 关的经济政策 ,从而指导 、控制社会经济活动的发展 。 个回归问题存在异方差性时 ,如果仍用 OL SE 估计未 要认识和掌握客观经济规律就必须探求经济现象间经 知参数 ,就会造成估计值不是最优 、参数的显著性检验 济变量的变化规律 , 回归分析是处理随机变量之间的 失效 、回归方程的应用效果极不理想等严重后果 。 相关关系的一种统计方法 。即研究一个被解释变量 　　二 、异方差性检验和消除的理论基础 ( ) ( ) 又称因变量 与一个或多个解释变量 又称 自变量 之间的统计关系 。 对异方差检验的方法有很多 ,如残差图分析法 、等 传统的多元线性回归模型中 级相关系数法 、格莱斯尔检验等等 ,尽管检验方法不 β β β β ε ( ) 同 ,但都有一个共同原理 :都是设法检验 ε的方差与 y i = 0 + 1 x1i + 2 x2 i + …+ k xk i + i 　 i = 1, 2, …, n i 解释变量 x 的相关性, 通过 ε的估计量来实现这些检 总是存在基本假设 :解释变量为非随机变量且彼 j i 验 ,如果 ε与某一 x 之间存在相关性 ,则模型存在异 (