异方差分析.doc

异方差一、问题的提出和模型设定根据本章引子提出的问题,为了给制定医疗机构的规划提供依据,分析比较医疗机构与人口数量的关系,建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束,则理论模型设定为()其中表示卫生医疗机构数,表示人口数。由2001年《四川统计年鉴》得到如下数据。(万人)X医疗机构数(个)Y地区人口数(万人)X医疗机构数(个)、参数估计进入EViews软件包,确定时间范围;编辑输入数据;选择估计方程菜单,:YMethod:LeastSquaresDate:03/29/15Time:23:51Sample:121Includedobservations:-StatisticProb.  C---squared0.    -squared0.        .    -    Hannan--    Durbin-(F-statistic)()括号内为t统计量值。三、检验模型的异方差本例用的是四川省2000年各地市州的医疗机构数和人口数,由于地区之间存在的不同人口数,因此,对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求,这种差异使得模型很容易产生异方差,从而影响模型的估计和运用。为此,必须对该模型是否存在异方差进行检验。(一)图形法1、EViews软件操作。由路径:Quick/QstimateEquation,进入EquationSpecification窗口,键入“ycx”,确认并“ok”,得样本回归估计结果,。生成残差平方序列。,立即用生成命令建立序列,记为e2。生成过程如下,先按路径:Procs/GenerateSeries,进入GenerateSeriesbyEquation对话框,,在GenerateSeriesbyEquation对话框中(),键入“e2=(resid)^2”,则生成序列。绘制对的散点图。选择变量名X与e2(注意选择变量的顺序,先选的变量将在图形中表示横轴,后选的变量表示纵轴),进入数据列表,再按路径view/graph/scatter,可得散点图,。、判断。,残差平方对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分,大致看出残差平方随的变动呈增大的趋势,因此,模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。(二)Goldfeld-Quanadt检验1、EViews软件操作。(1)对变量取值排序(按递增或递减)。在Procs菜单里选SortSeries命令,出现排序对话框,如果以递增型排序,选Ascenging,如果以递减型排序,则应选Descending,键入X,点ok。本例选递增型排序,这时变量Y与X将以X按递增型排序。(2)构造子样本区间,建立回归模型。在本例中,样本容量n=21,删除中间1/4的观测值,即大约5个观测值,余下部分平分得两个样本区间:1—8和14—21,它们的样本个数均是8个,即。在Sample菜单里,将区间定义为1—8,,将区间定义为14—21,(3)求F统计量值。,即Sumsquaredresid的值。,