1樓：匿名使用者
y的條件方差都是一樣的（即同方差假設）。在給定的x值下，其變化程度也可大可小（即y有方差）。至於y的條件方差，因為這時有多個固定相同的x值），此時才可以通過多個樣本點來估計乙個相同的方差，y值可能忽高忽低（即y是隨機變數），回歸的思想就是先抓住x回歸模型的本意是給定x值，然後**（或估計）y的條件均值，在只有乙個固定的x值下是無法估計的（在重複測量樣本下也許可以做到，然後進行各種t檢驗，然後觀察y將如何變化，但其條件均值是可以通過回歸方法來估計的。
通俗一點說，所以只好簡單地假設對於任何給定的x、f檢驗
2樓：珈藍利珠
時間序列模型出現了內生性怎麼辦？模型中如果存在內生性變數，我們可以找工具變數替換即可。工具變數的選擇只要掌握乙個關鍵點就行：
找乙個和內生性變數有資料相關的，但是和殘差沒有關係的東西，這就是你的工具變數了。例如**量如果是內生的，那麼你找地理距離作為工具變數。北京到紐約的距離，那是自然形成的，沒人認為是由你的y或者殘差導致的。
但是你會發現**量和地理距離在資料上具有相關性。這就很好。這種資料相關性越強，工具變數的效果就越好。
內生性變數會影響估計係數的準確性，用另外乙個變數，也就是工具變數代替。
如何處理有序probit模型中的內生性問題
3樓：匿名使用者
回歸模型的本意是給定x值，然後**（或估計）y的條件均值。在給定的x值下，y值可能忽高忽低（即y是隨機變數），其變化程度也可大可小（即y有方差），但其條件均值是可以通過回歸方法來估計的。
至於y的條件方差，在只有乙個固定的x值下是無法估計的（在重複測量樣本下也許可以做到，因為這時有多個固定相同的x值），所以只好簡單地假設對於任何給定的x，y的條件方差都是一樣的（即同方差假設），此時才可以通過多個樣本點來估計乙個相同的方差，然後進行各種t檢驗、f檢驗。
通俗一點說，回歸的思想就是先抓住x，然後觀察y將如何變化。
計量經濟學中，我在做實證分析時，模型既有異方差又有自相關，怎麼處理？這個問題是怎麼處理的呢？ 5
4樓：江湖·少俠·劍
首先，若是橫來截面資料主源要考慮異方差，若bai是時間序列
du主要考慮自相
zhi關。
你現在的情況dao
同時存在異方差和自相關，建議你先考慮產生自相關的原因是模型誤設還是純粹的自相關。如果只是純粹的自相關，可以用fgls解決自相關的問題。
而你在解決了自相關後發現，還存在異方差的問題。但是通常情況下方差都是未知的，我們不方便再做加權最小二乘了。這時要解決異方差的問題，可以採用懷特的「異方差穩健標準誤」，基於這個標準誤構造出的統計量可以做出有效的統計推斷。
再說一種方法吧，當同時存在異方差和自相關時，你可以直接使用hac，也就是異方差自相關一致標準誤，基於這個標準誤構造的統計量可以做出正確的推斷。它的前提是你的樣本需要足夠大。
最後，還需要你根據自己的情況構造出乙個合適的模型，上面那些只是理論上的參考。
5樓：匿名使用者
異方差使用加權最小二乘 或廣義最小二乘
自相關使用廣義差分方法
一般來說，時間序列中自相關比較突出，截面資料中異方差比較突出。你根據你的資料**，先處理主要矛盾，然後再處理次要矛盾。
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