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蒙特卡罗方法下线性模型的异方差性检验方法
引用本文:王佐仁,徐生霞. 蒙特卡罗方法下线性模型的异方差性检验方法[J]. 统计与信息论坛, 2016, 0(11): 33-37. DOI: 10.3969/j.issn.1007-3116.2016.11.006
作者姓名:王佐仁  徐生霞
作者单位:1. 西安财经学院统计学院,陕西西安710061; 西安财经学院西安统计研究院,陕西西安710061;2. 西安财经学院统计学院,陕西西安,710061
摘    要:
在已有的异方差性检验方法的基础上,运用蒙特卡罗方法,借助permutation检验思想,在不假定随机扰动项服从同一分布族的条件下,通过从大样本中提取大量的子样本,不断对线性模型进行拟合和检验,根据异方差为真的频率大小,给出了一种新的异方差检验方法。随机模拟表明本检验方法优于传统方法。

关 键 词:异方差性  蒙特卡罗  随机模拟  统计检验

Heteroscedasticity Testing Method by Linear Model Under the Monte Carlo Method
Abstract:
Existing Heteroscedasticity testing method is presented in this paper ,on the basis of using the Monte Carlo method , with the help of a thought of permutation test , without assuming that submitting to the identically distribution family of the random disturbed term ,through a large amount of extracted from large sample sample , constantly to fit linear models and inspection , according to Heteroscedasticity for really frequency size ,put forward a new Heteroscedasticity testing method is given . Stochastic simulation show s that the test method is better than traditional methods .
Keywords:Heteroscedasticity  Monte Carlo  stochastic simulation  statistical tests
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