python异方差检验,python计算平均数,方差,标准差
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说到统计，异方差的检验
优雅开水于今日10:13发布。
我们前面讲过异方差，如何用图解法判断是否存在异方差。本文谈的是如何用统计学的方法来判断是否存在异方差。
检验异方差的统计方法有很多。在本节中，我们只讨论更常见和常用的白色测试。
现在假设我们建立以下回归方程：
如果想用怀特检验来检验上述方程是否具有异方差性，主要分为以下几个步骤：
1 .第一步：
方程的残差ui可以通过方程的普通ols估计得到。
第二步：
将第一步中估计的残差作为Y，构建以下等式：
上面构建的方程看起来很复杂，但主要由三部分组成：原方程的解释变量，解释变量的平方，解释变量之间的相互作用。
方程构造完成后，对方程进行估计和求解。
第三步：
回想一下什么是异方差，就是残差项和一个或几个x之间存在相关性。
如果步骤2中方程的每个系数都是0，是否意味着残差与任何x无关？我们称之为原始假设。反之，只要有一个系数不为0，就说明残差与X有关，即存在异方差。我们称之为替代假说。
在原来的假设下，可以知道步骤2中方程的R 2乘以样本量N服从自由度等于步骤2回归方程中变量个数的卡方分布。
在服从卡方分布的前提下，通过与卡方分布的临界值进行比较，可以判断原假设是否成立。
第四步：
如果计算的nR^2显著高于所选显著性水平的卡方临界值(p_value值)，则需要拒绝方程具有异方差性的原始假设。
如果存在异方差，还可以检查step2方程估计结果中各个变量的显著性，然后确定是哪个变量造成了异方差。
需要注意的是，如果模型包含多个变量，那么多个变量相互作用项的引入会大大降低方程的自由度，所以可以根据情况选择不添加。
当然，以上过程并不需要我们自己去实现。Python也有现成的包可以调用：
stats models . stats . diagnostic . spec _ white(resid，exog)
Resid表示原方程的残差，exog表示步骤2中的方程形式。上述函数将最终输出卡方值、对应的p _值和自由度。
关于异方差的更多信息，可以点击文章开头的相册部分。
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《阅读35》发表于今日10:13。
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如果想用怀特检验来检验上述方程是否具有异方差性，主要分为以下几个步骤：
1 .第一步：
方程的残差ui可以通过方程的普通ols估计得到。
第二步：
将第一步中估计的残差作为Y，构建以下等式：
上面构建的方程看起来很复杂，但主要由三部分组成：原方程的解释变量，解释变量的平方，解释变量之间的相互作用。
方程构造完成后，对方程进行估计和求解。
3.ste
回想一下什么是异方差，就是残差项和一个或几个x之间存在相关性。
如果步骤2中方程的每个系数都是0，是否意味着残差与任何x无关？我们称之为原始假设。反之，只要有一个系数不为0，就说明残差与X有关，即存在异方差。我们称之为替代假说。
在原来的假设下，可以知道步骤2中方程的R 2乘以样本量N服从自由度等于步骤2回归方程中变量个数的卡方分布。
在服从卡方分布的前提下，通过与卡方分布的临界值进行比较，可以判断原假设是否成立。
第四步：
如果计算的nR^2显著高于所选显著性水平的卡方临界值(p_value值)，则需要拒绝方程具有异方差性的原始假设。
如果存在异方差，还可以检查step2方程估计结果中各个变量的显著性，然后确定是哪个变量造成了异方差。
需要注意的是，如果模型包含多个变量，那么多个变量相互作用项的引入会大大降低方程的自由度，所以可以根据情况选择不添加。
当然，以上过程并不需要我们自己去实现。Python也有现成的包可以调用：
stats models . stats . diagnostic . spec _ white(resid，exog)
Resid表示原方程的残差，exog表示步骤2中的方程形式。上述函数将最终输出卡方值、对应的p _值和自由度。
关于异方差的更多信息，可以点击文章开头的相册部分。
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