怀特检验

STATA do怀特检验，怀特检验看n * r 2的大小和对应的卡方分布临界值(x ^ 2(r))。stata的p值给定检验如果给定显著性水平:0.05(例如)，如果0.05，我用怀特 检验的方法得到以下结果，怀特 /。

原来的假设是不存在异方差，所以根据p值可以知道不存在异方差。显著性水平值可以在卡方表中找到，这次自由度是5，可以根据表找到。stata的p值给定为检验如果给定显著性水平:0.05(例如)，如果0.05chi20.1569，则可以断定不存在异方差问题。如果pr0b大于0.05，则不存在异方差，反之亦然！你的问题是0.15大于0.05，所以没有异方差。Chi2(20)26.27是怀特 检验中统计量的值，其自由度为20。判断是否存在异方差，Prob > chi 20.1569怀特-1/的原假设表示原假设为真时观察值的概率为0.1569，是否拒绝原假设取决于是否考虑概率为0.1569的事件。

选择白色，如果是一元，则去掉叉积项，如果是多元，则勾选。异方差性检验:(怀特检验)OLS做完后，在弹出的窗口中，查看异方差性(选择白色，如果是一元再检查叉积项)，在quickquaqua中

white stestforho:homoskedastictyinstsha:unrestricted heterderderoskedasticity chi 2(5)7.21 probe > chi 20.2053以此为例，异方差检验，即数据散点以扇形出现。这里统计量的卡方值是7.21，接受原假设的概率是0.2053，通常是5%，从显著性水平来看，你的模型也是5，用chi2(5)来表示，所以检验结果是我们无法拒绝原假设HA:无限制异方差，误差方差相等，所以判断模型不存在异方差。