Hva er kriterium for Breusch-Pagan test?

Kan noen forklare meg hva som er kriterium for tolkning av Breusch-Pagan-testen?

Jeg har brukt ncvTest-test fra pakkebilen i R på en enkel lineær regresjon med en prediktorvariabel f.eks lm (vekt ~ størrelse). Jeg har følgende resultat:

Chisquare = 7.182687 Df = 1 p = 0.007361039

Jeg ser i andre spørsmål at p = 0.073459 innebærer heteroscedasticitet mens p = 0.6283239 og p-value = 0.858 antyde homoscedascity. Ved å se på disse prøvene vil jeg anta at resultatsettet mitt er heteroscedasticit, men jeg vil gjerne vite om p-verdien bare er et kriterium, og at det er noen grenseverdi for ja / nei-beslutning (dvs. noen p-verdi mellom 0,007 og 0,6). p>

Betyr Chisquare-verdi noe?

Svar

Breush-Pagan-testen skaper en statistikk som er chi-kvadrat distribuert og for dine data den statistikken = 7.18. P-verdien er resultatet av chi-kvadrat-testen, og (normalt) blir nullhypotesen avvist for p-verdi < 0,05. I dette tilfellet er nullhypotesen av homoskedastisitet, og den vil bli avvist.

Svar

For enhver hypotesetest er avgjørelsesregelen:

  • Hvis p-verdi < nivå av betydning (alfa); så avvises nullhypotesen.
  • Hvis p-verdi> signifikansnivå (alfa); da unnlater vi å avvise nullhypotesen.

Betydningsnivå (alfa) velges av forskeren. Hvordan velge alfa (også kjent som sannsynlighet for å avvise null når det er sant / type_I feil) er helt et annet problem. Det avhenger av «hvor sikker du vil være før du avviser et null» Den vanligste verdien av alpha er 0,05

Nå, for BP-test, antar nullet homoskedastisitet . Så hvis p_val < 0,05 (eller den valgte alfaverdien); du avviser null og slutter tilstedeværelsen av heteroskedastisitet og hvis p_val> 0,05 (eller den valgte alfaverdien); du unnlater å avvise null og konkluderer med at det kanskje ikke er heteroskedastisitet.

Merk: En svakhet ved BP-testen er at den antar at heteroskedasticiteten er en lineær funksjon av de uavhengige variablene . Unnlatelse av å finne bevis på heteroskedastisitet med BP utelukker ikke et ikke-lineært forhold mellom den uavhengige variabelen (e) og feilvariansen.

Hvit test gir en fleksibel funksjonell form som er nyttig for å identifisere nesten ethvert mønster av heteroskedasticitet. Det gjør det mulig for den uavhengige variabelen å ha en ikke-lineær og interaktiv effekt på feilvariansen.

Så mest brukte test for homoskedasticitet er White test.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *