多个解释变量存在异方差如何修正方向

异方差首先要看残差序列图,大概看一看与X是啥关系,再进行修正.当然也可以自己试一试,如选择1/X^3等等.在EQUATION（等式）框内输入：y/X^3cx/X^3就可以了吧.如果要按照你说的w2=1

有涨“TotalVarianceExplained”的表格,第二列、排在前面的是大于1的那列是特征值,后面那列“%ofvariance”是解释方差.总体解释方差就是把你想要的几个主成分的解释方差累加就

在经济运行过程中,广泛存在时间滞后效应.某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响,而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响.通常把这种过去时期的,具有滞后作用的变量叫做滞后变量（Lagge

用这三列建立一个新列,然后对这个新列的变量在分析里进行描述统计～

可以在读取输入后检查下,如果不在这个范围就继续读取,直到输入合法范围的数字即可!再问：什么意思？我的意思是，我举个例子吧，如果说我要输入5个数，他们的范围是-100到100，如果满足就输出，怎么编程？

变量是指在程序的运行过程中随时可以发生变化的量.变量是程序中数据的临时存放场所.在代码中可以只使用一个变量,也可以使用多个变量,变量中可以存放单词、数值、日期以及属性.由于变量让你能够把程序中准备使用

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问：即是说，如果我有2个解释变量，就只对其中的一个（X1）加权就行

随机变量X,Y协方差cov(X,Y)=ρ*√D(X)√D(Y),其中ρ是X,Y的相关系数,D(X),D(Y)是X,Y的方差.或者还可以由定义式来求：cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=E

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

求样本方差的目的是估计总体方差修正方差是总体方差的无偏估计,其公式为1/(n-1)sigma(Xi-X')^2这个是可以用数学方法证明1/nsigma(Xi-X')^2是样本方差,要小于总体方差.也可

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

主要是要选对算法.同时处理分类变量和数值变量,K-Protype算法就可以办到.K-Means就只能处理数值型变量,K-Mode可以处理分类型变量.你采用K-Protype算法即可.

我是来等等回答的

如果你收集的数据是真实数据的话,用修改数据来提高相关性就没必要了.记得在因子分析前要数据预处理,移除界外值.

没必要消除.可以用generalizedmethodofmoments(GMM)或者更简单的generalizedleastsquares（GLS）直接计算异方差.Eviews里应该有built-in

你这个问题……零售总额与居民收入及总人口都有关系,但是居民收入和总人口之间的关系不是很明确,所以如果确定Y,应该就是零售总额自变量分别是居民收入和总人口,可以用多元线性回归做一下,看看是否通过检验,你

异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正

例如：a=1;b=2;c=3;fori=1:100a=b+c;b=a+c;c=a+b;p(i)=a;q(i)=b;r(i)=c;end

缺少解释变量会造成比这两个都更严重的问题,残差均值不为0以及内生性问题.至于序列相关和异方差,好像都有点关系,不直接.我也不确定==