Poate cineva să-mi explice care este criteriul de interpretare a testului Breusch-Pagan?
Am aplicat testul ncvTest de la pachetul de mașini în R pe o regresie liniară simplă cu o variabilă predictivă de ex lm (greutate ~ dimensiune). Am următorul rezultat:
Chisquare = 7.182687 Df = 1 p = 0.007361039
Văd în alte întrebări că p = 0.073459 implică heteroscedasticitate în timp ce p = 0.6283239 și valoarea p = 0.858 implică omoscedascitate. Privind aceste eșantioane, aș presupune că setul meu de rezultate este heteroscedasticit, dar aș dori să știu că este numai valoarea p și este o anumită valoare limită pentru decizia da / nu (adică o valoare p între 0,007 și 0,6).
Contează valoarea Chisquare?
Răspuns
Testul Breush-Pagan creează o statistică care este chi-pătrat distribuite și pentru datele dvs. statistica respectivă = 7.18. Valoarea p este rezultatul testului chi pătrat și (în mod normal) ipoteza nulă este respinsă pentru valoarea p < 0.05. În acest caz, ipoteza nulă este de homoskedasticitate și ar fi respinsă.
Răspuns
Pentru orice test de ipoteză, regula deciziei este:
- Dacă valoarea p < nivel de semnificație (alfa); atunci ipoteza nulă este respinsă.
- Dacă valoarea p> nivelul de semnificație (alfa); apoi nu reușim să respingem ipoteza nulă.
Nivelul de semnificație (alfa) este ales de cercetător. Cum să alegeți alfa (cunoscută și sub numele de probabilitatea de a respinge valoarea nulă atunci când este adevărată / eroarea type_I) este cu totul altă problemă. Depinde de „cât de sigur doriți să fiți înainte de a respinge un nul” Cea mai comună valoare a alfa este 0,05
Acum, pentru testul BP, valoarea nulă presupune homoscedasticitate . Deci, dacă p_val < 0.05 (sau valoarea alfa aleasă de dvs.); respingeți nulul și deduceți prezența heteroskedasticității și dacă p_val> 0,05 (sau valoarea alfa aleasă); nu reușiți să respingeți nul și să concluzionați că este posibil să nu existe heteroskedasticitate.
Notă: O slăbiciune a testului BP este că presupune că heteroskedasticitatea este o funcție liniară a variabilele independente . Eșecul găsirii dovezilor de heteroskedasticitate cu BP nu exclude o relație neliniară între variabila (e) independentă (e) și varianța erorii.
Testul alb oferă o formă funcțională flexibilă, utilă pentru identificarea aproape a oricărui model de heteroskedasticitate. Permite variabilei independente să aibă un efect neliniar și interactiv asupra varianței erorii.
Deci, testul cel mai frecvent utilizat pentru homoscedasticitate este testul White.