异方差是什么
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解决时间 2021-12-28 10:55
- 提问者网友：雾里闻花香
- 2021-12-27 22:40
异方差是什么
最佳答案
- 五星知识达人网友：我住北渡口
- 2021-12-27 23:42
问题一：同方差与异方差的区别 如果说方差是用来衡量一个样本中,样本值的偏离程度的话,协方差就是用来衡量两个样本之间的相关性有多少,也就是一个样本的值的偏离程度,会对另外一个样本的值偏离产生多大的影响,协方差是可以用来计算相关系数的,相关系数P=Cov(a.b)/Sa*Sb,础ov(a.b)是协方差,Sa Sb 分别是样本标准差.
异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的.所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,即：随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性.所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差,即是实际观察值与回归估计值的差.问题二：什么是异方差，异方差产生的原因 异方差：为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质。
异方差产生的原因：
1.常来源于截面数据；
2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响；
3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身；
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源。问题三：产生异方差的原因是什么 原因：
1.常来源于截面数据
2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对憨解释变量的影响
3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源问题四：为什么会存在异方差 若误差方差或因变量方差不满足方差齐性条件，则在不同的X取值处，Y的实际分散程度不同，则回归线的预测在不同的X点准确度不同，回归预测效果不稳定，或者说此时在不同的X水平，其与Y的关系是有很大差别的，无法用单一的回归方程去预测Y。问题五：举例说明什么是异方差性 因为OLS的经典假设一般都和残差有关，如残差是正太分布的、同方差和不相关。。。
所以检验的时候也同残差下手。。。问题六：异方差的含义是什么？他对下面各项有什么影响 概率论的基本概念。 是用来表示随机变量与其期望之间离散程度的一个量。若随机变量ξ的期望为eξ，则ξ与eξ的偏差平方的加权平均e(ξ-eξ)2，称为ξ的方差，常记作dξ或varξ。问题七：序列相关性和异方差性什么区别 异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。 对比OLS回归的假设就明白啦： 异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定问题八：同方差与异方差的区别 如果说方差是用来衡量一个样本中,样本值的偏离程度的话,协方差就是用来衡量两个样本之间的相关性有多少,也就是一个样本的值的偏离程度,会对另外一个样本的值偏离产生多大的影响,协方差是可以用来计算相关系数的,相关系数P=Cov(a.b)/Sa*Sb,础ov(a.b)是协方差,Sa Sb 分别是样本标准差.
异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的.所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,即：随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性.所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差,即是实际观察值与回归估计值的差.问题九：产生异方差的原因是什么 原因：
1.常来源于截面数据
2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对憨解释变量的影响
3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源问题十：什么是异方差? 原因： 1.常来源于截面数据； 2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响； 3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身； 4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源。 拓展介绍： 异方差性（heteroscedasticity。
异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的.所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,即：随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性.所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差,即是实际观察值与回归估计值的差.问题二：什么是异方差，异方差产生的原因 异方差：为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质。
异方差产生的原因：
1.常来源于截面数据；
2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响；
3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身；
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源。问题三：产生异方差的原因是什么 原因：
1.常来源于截面数据
2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对憨解释变量的影响
3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源问题四：为什么会存在异方差 若误差方差或因变量方差不满足方差齐性条件，则在不同的X取值处，Y的实际分散程度不同，则回归线的预测在不同的X点准确度不同，回归预测效果不稳定，或者说此时在不同的X水平，其与Y的关系是有很大差别的，无法用单一的回归方程去预测Y。问题五：举例说明什么是异方差性 因为OLS的经典假设一般都和残差有关，如残差是正太分布的、同方差和不相关。。。
所以检验的时候也同残差下手。。。问题六：异方差的含义是什么？他对下面各项有什么影响 概率论的基本概念。 是用来表示随机变量与其期望之间离散程度的一个量。若随机变量ξ的期望为eξ，则ξ与eξ的偏差平方的加权平均e(ξ-eξ)2，称为ξ的方差，常记作dξ或varξ。问题七：序列相关性和异方差性什么区别 异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。 对比OLS回归的假设就明白啦： 异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定问题八：同方差与异方差的区别 如果说方差是用来衡量一个样本中,样本值的偏离程度的话,协方差就是用来衡量两个样本之间的相关性有多少,也就是一个样本的值的偏离程度,会对另外一个样本的值偏离产生多大的影响,协方差是可以用来计算相关系数的,相关系数P=Cov(a.b)/Sa*Sb,础ov(a.b)是协方差,Sa Sb 分别是样本标准差.
异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的.所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,即：随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性.所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差,即是实际观察值与回归估计值的差.问题九：产生异方差的原因是什么 原因：
1.常来源于截面数据
2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对憨解释变量的影响
3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源问题十：什么是异方差? 原因： 1.常来源于截面数据； 2.来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响； 3.有时产生于计量经济模型所研究问题的本身； 4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源。 拓展介绍： 异方差性（heteroscedasticity。
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- 1楼网友：鸽屿
- 2021-12-28 01:02
这个解释是对的
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