第四章违背基本假设的情况 4.1异方差性产生的背景和原因 4.2一元加权最小二乘估计 4.3多元加权最小二乘估计 4.4自相关性问题及其处理 4.5异常值与强影响点 4.6本章小结与评注
第四章 违背基本假设的情况 4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注
第四章违背基本假设的情况 Gauss-Markov条件 E(e)=0,i=1,2,…,n coge,)=a3,1=/ (ij=1,2,…,n 0,i≠
第四章 违背基本假设的情况 ( 1, 2, , ) ( ) ( ) 1, 2, , i ,j n 0 , i j σ , i j cov ε ,ε E ε 0, i n 2 i j i Gauss-Markov条件
4.1异方差性产生的背景和原因 一、异方差产生的原因 例4.1居民收入与消费水平有着密切的关系。用x 表示第i户的收入量，y;表示第i户的消费额，一个简单的 消费模型为： yFβo+B1xte,iF1,2,…,n 低收入的家庭购买差异性比较小， 高收入的家庭购买行为差异就很大。 导致消费模型的随机项ε：具有不同的方差
4.1 异方差性产生的背景和原因 一、异方差产生的原因 例4.1 居民收入与消费水平有着密切的关系。用xi 表示第i户的收入量,yi表示第i户的消费额,一个简单的 消费模型为: yi=β0+β1 xi+εi ，i=1,2,…,n 低收入的家庭购买差异性比较小, 高收入的家庭购买行为差异就很大。 导致消费模型的随机项εi具有不同的方差
4.1异方差性产生的背景和原因 二、异方差性带来的问题 当存在异方差时，普通最小二乘估计存在以下问题： ()参数估计值虽是无偏的，但不是最小方差线性无偏估计： (2)参数的显著性检验失效： (3)回归方程的应用效果极不理想
4.1 异方差性产生的背景和原因 二、异方差性带来的问题 当存在异方差时，普通最小二乘估计存在以下问题: (1)参数估计值虽是无偏的,但不是最小方差线性无偏估计; (2)参数的显著性检验失效; (3)回归方程的应用效果极不理想
4.2一元加权最小二乘估计 一、异方差性的检验 (一)残差图分析法 图2.5(b) 存在异方差 (b)
4.2 一元加权最小二乘估计 一、异方差性的检验 （一）残差图分析法 (b) x e 0 图2.5（b) 存在异方差