张同学2019-03-15 08:10:23
statement 1中的当条件异方差存在时,t-statistics受到了影响,视频中有推论,能够理解。但是如何影响F-statistic的,视频中没有介绍,麻烦老师推论一下,谢谢。
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Chris Lan2019-03-15 09:30:41
同学你好,条件异方差的影响:
不影响b0和b1的一致性(一致性:样本容量越大,系数的估计越准确)
不会对估计系数本身产生影响
影响残差的标准差(如果残差的标准差变小,会使得显著性检验统计量t变大,更容易被拒绝,更容易产生第一类错误,反之更容易产生第二类错误)
导致F检验不可靠(T检验不可靠,导致F检验不可靠,即联合检验不适用)
总结:当出现条件异方差时,b0和b1不会发生变化;t检验、F检验、SEE、R2会受到影响
条件异方差存在,会导致残差的标准差SSE变小,因此SEE变小,SSE=√MSE,所以MSE变小,而F检验F=MSR/MSE,所以F检验也就不可靠了
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我知道statement2是遗漏变量的问题,但是这一题题干应该怎么翻译?是个什么状况?谢谢
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我知道statement2是遗漏变量的问题,但是这一题题干应该怎么翻译?是个什么状况?谢谢
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同学你好,这两个题就是问他的声明1和声明2是不是正确
题干是
在使用他的模型之前,H同学请他的同事C同学检查它的模型偏差和结果。通过对模型的检验,C同学认为模型存在两个问题:1)条件异方差,2)遗漏重要变量。并做出如下声明:。。。
声明1:条件异方差会导致一致的参数估计(不影响一致性),但是t统计量和f统计量都会有偏差,导致错误的推断。
声明2:如果遗漏的变量与模型中已经包含的变量相关,则参数估计将是有偏,且不一致,标准误也将是不一致的。
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