Question

eviews7中怎样用加权最小二乘法做异方差的修正？麻烦用截图解答，谢谢啦。

Answer 1

对于Eviews6.0来说，可以在option里找到加权最小二乘法的选项。

但对于Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了。

这时，无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法，可以使用命令方式：

data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列，然后，

w1=1/abs(resid)，这是计算了权数，残差绝对值的倒数。

ls(w=w1) y c x,这就是加权最小二乘法的命令方式)

扩展资料：

若线性回归模型存在异方差性，则用传统的最小二乘法估计模型，得到的参数估计量不是有效估计量，甚至也不是渐近有效的估计量；此时也无法对模型参数进行有关显著性检验。

对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计。

异方差性的检测——White test

在此检测中，原假设为：回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为：回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为：如果nR2>chi2 (k)，则原假设就要被否定，即回归方程满足异方差性。

在以上的判断式中，n代表样本数量，自由度为k（解释变量的个数）。chi2（卡方统计）值可查表所得。

参考资料来源：百度百科-异方差

参考资料来源：百度百科-加权

Answer 2

两种方法：
1在回归结果窗口中按Estimate，改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)……”，当然要在做完你的OLS后马上做，否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了。
2.先用所需要用的变量做一下OLS回归，然后在回归结果窗口里按Proc，选择下拉菜单里面的Make residual Serias，给个单字母的序列名字，这样可以生成一个误差序列，然后再在你的回归结果窗口中按Estimate选择Options，在Weighted LS/TSLS前画挑，并且在Weight后面的空白处填写：1/abs（刚才起的序列名字）然后就ok了。

Answer 3

逃生是一款潜入式动作游戏。而且这游戏剧情有些复杂。　由曾经制作过《刺客信条》、《波斯王子》、《细胞分裂》等游戏的制作人员新组建的工作室Red Barrels出品的动作冒险游戏《Outlast》发布。本作是一款生存恐怖游戏，玩家扮演一位独立新闻记者，被派去调查一间重新开门营业的精神病患者之家。 在遥远的科罗拉多山脉，Massive山精神病院的恐怖在等着你。

Answer 4

你先要去识别是不是有异方差，再做后续的统计
回归里面有这个选项的

我替别人做这类的数据分析蛮多的