Тест Спирмена
При использовании теста Спирмена предполагается, что дисперсия отклонения будет или увеличиваться, или уменьшаться с увеличением значений X. Поэтому для регрессии, построенной по методу наименьших квадратах, абсолютные величины отклонений ei и значения xi объясняющей переменной X будут коррелированы. Значения xi и ei ранжируются (упорядочиваются по величинам). Затем определяется коэффициент ранговой корреляции:
Доказано, что если коэффициент корреляции ρx,|e| для генеральной совокупности равен нулю, то статистика:
Следовательно, если наблюдаемое значение t-статистики, вычисленное по формуле представленной выше, превышает tкр = tα/2,n-2 (определяется по таблице критических значений распределения Стьюдента), то нужно отклонить гипотезу о равенстве нулю коэффициента корреляции ρx,e, следовательно, и об отсутствии гетероскедастичности. В противном случае гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается.
Если в модели регрессии больше чем одна объясняющая переменная, то проверка гипотезы может осуществляться с помощью t-статистики для каждой из них отдельно.
Хотите сначала попробовать сделать это самостоятельно?
Используйте ИИ-помощника для объяснений, задач, работы с файлами и чернового разбора учебного материала. Это отдельный сценарий от заказа работы по ТЗ.
Помощь по теме «Учебные материалы»
Если материал нужен не для теории, а для конкретной контрольной, курсовой или расчётной работы, отправьте задание целиком.