引入双样本方差分析修正方差的原因

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-05-30 02:48 标签： 双样本方差分析
ch5-3异方差性(数学)_百度文库
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金融实验分析第六章异方差检验及其修正.ppt65页
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第六章：异方差，检验及其修正 古典线性回归模型的一个重要假设：同方差 总体回归方程的随机扰动项 ui 同方差，即他们具有相同的方差? 2
实际现象常常不符合严格的假设条件： 如果随机扰动项的方差随观测值不同而异，即ui 的方差为?i2，就是异方差。用符号表示异方差为E ui2
异方差现象： 在许多应用中都存在，主要出现在截面数据分析中 实际经济问题与异方差性 几个例子： 收入与储蓄 收入与消费 产出与投入 练习1： 打开工作文件4-1 对in与cum做回归， 画出in与cum之间的回归线，并观察两者之间的关系 再分别利用in与cum对方程残差画出散点图，观察其特点 存在异方差 无偏性与有效性： 异方差的存在并不破坏普通最小二乘法的无偏性 但估计量却不是有效的，即使对大样本也是如此，因为缺乏有效性，所以通常的假设检验值不可靠。
当怀疑存在异方差，或者已经检测到异方差的存在，需要采取补救措施。 §6.2
异方差检验 1. 图示检验法
X-Y的散点图 观察是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一个固定的带型域中）
2 X - ?i2的散点图 先采用OLS方法估计模型，以求得随机误差项u的方差?i2的估计量 注意，该估计量是不严格的 ，我们称之为“近似估计量”，用 ei2 表示。于是有：
即用 ei2 来表示随机误差项的方差。 用解释变量x 和 ei2的散点图进行观察： 随着x增加，方差是否出现逐渐增加、下降或者不规则变化。 练习2：
打开工作文件4-1，4-3 分别用两种图示演示法（x-y以及X - ?i2 ）观察工作文件中的方程是否存在异方差性 请根据图形判断随着x增加，方差出现增加、下降还是不规则变化 将截图保存至word文档，并辅以自己的分析解释 最后将wo
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线性回归模型异方差的诊断与修正_基于EVIEWS软件的实例分析
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3秒自动关闭窗口统计符号_百度知道
近学统计，遇到S*（*在右上角）是什么意思
提问者采纳
即是样本修正方差的正仗憔齿饺佼祭扶梢平方根这个修正的原因是那个用S^2对总体的估计不是无偏的，故要修正为S*^2那个符号表示：样本修正标准差
提问者评价
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出门在外也不愁为什么样本方差要除以n-1而群体方差要除以N?_百度知道
为什么样本方差要除以n-1而群体方差要除以N?
这我理解群体的方差是(xi-x均值)平方除以总数,那为什么样本的方差是除以(n-1)呢颜咬管断攮登锦沦,我是学文科的?请举例说明
提问者采纳
楼上很明显是从哪儿复制过来的啊..jpg 总体的方差肯定是要除以n的., 上面告诉你了对于样本方差除以n和n-1的效果.cn/topic/ky/bk/sxfx//W://edu., 以及优良性比较. 可以参考下这里
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其他2条回答
总体方差为σ2;(n-1) X表示样本均值=(X1+X2+.+(Xn-X)^2] =E[(X1)^2-2X*X1+X^2+(X2)^2-2X*X2+X^2+(X2-X)^2.;n+μ2) =(n-1)σ2 所以为了保证样本方差的无偏性 S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2....，才是修正的根本原因.+(Xn)^2-nX^2] 而E(Xi)^2=D(Xi)+[E(Xi)]^2=σ2+μ2 E(X)^2=D(X)+[E(X)]^2=σ2&#47.+(Xn)^2+nX^2-2X*(nX)] =E[(X1)^2+(X2)^2..+(Xn-X)^2]&#47.+(Xn-X)^2] =n(σ2+μ2)-n(σ2&#47.,均值为μ S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.？正好这n个表达式之和等于0。所以变成了n－1维了...........，不是有n个与均值偏差的平方和吗.+(Xn-X)^2]&#47.;(n-1)=σ2 2..;(n-1) E(S)=(n-1)σ2&#47。另外楼上说的无偏性最为根本....，也就是说本来n维自由度的.+(Xn)^2-2X*Xn+X^2垂忒稗雇织概戴抛] =E[(X1)^2+(X2)^2.+Xn)] =E[(X1)^2+(X2)^2.+Xn)&#47，受限于一个条件;n 设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2..自由度也可以解释.+(Xn-X)^2 E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn)^2+nX^2-2X*(X1+X2+;n+μ2 （为什么是N分之方差） 所以E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2.1
设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2 E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2] =E[(X1)^2-2X*X1+X^2+(X2)^2-2X*X2+X^2+(X2-X)^2....+(Xn)^2-2X*Xn+X^2] =E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2+nX^2-2X*(X1+X2+...+Xn)] =E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2+nX^2-2X*(nX)] =E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2-nX^2] 而E(Xi)^2=D(Xi)+[E(Xi)]^2=σ2+μ2 E(X)^2=D(X)+[E(X)]^2=σ2/n+μ2 （为什么是N分之方差） 所以E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2] =n(σ2+μ2)-n(σ2/n+μ2) =(n-1)σ2 所以为了保证样本方差的无偏性 S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]/(n-1) E(S)=(n-1)σ2/(n-1)=σ2 2.自由度也可以解释，不是有n个与均值偏差的平方和吗？正好这n个表达式之和等于0，也就是说本来n维自由度的，受限于一个条件。所以变成了n－1维了。另外楼上说的无偏性最为根本，才是修正的根本原因。
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