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異方差的白色檢驗

任何人都知道我們是否可以在 JMP 或 Pro 中進行此測試...客戶詢問了。 白色測試 - 維基百科

 

我在 SPSS 網站上找到了一篇文章，了解類似的過程：程序

 

團隊的想法？

 

米

回复：異方差的白色測試

唐 - 你搖滾！

謝謝^9，

乙

回复：異方差的白色測試

當我在 Amgen 時，我為 Breusch-Pagan 寫了一個簡短的劇本。 如果它有任何用處，給你：

 

tbl = Current Data Table();

cDlog = Column Dialog(
 rCol = Col List("Residual", Max Col(1)),
 pCol = Col List("Predicted Value", Max Col(1))
 
);
residCol = Column(cDlog["rCol"]);
predCol  = Column(cDlog["pCol"]);

tbl << Fit Y by X(
 Y(residCol),
 X(predCol),
 Fit Line({Save Residuals})
);
Column(tbl,N Col(tbl)) << Set Name("BP Resids");
bpResidCol = Column(tbl,N Col(tbl));

n     = N Row(tbl);
zVec  = predCol << Get as matrix;
eVec  = (:BP Resids << Get as matrix);
e2Vec = eVec^2;
iVec  = J(n,1,1);
zVec  = iVec || zVec;

uProd = (e2Vec-Mean(e2Vec)*iVec);

eSqr = eVec`*eVec/n;
outVal = Summation(i=1,N Row(),
 (residCol[i]^2 - eSqr)^2
);
e2Var = outVal/n;
bp    = (uProd`*zVec*Inverse(zVec`*zVec)*zVec`*uProd)/e2Var;
pVal  = 1-Chi Square Distribution(bp,2);
Show(bp,pVal)

回复：異方差的白色測試

在查看線性和偏差時，這將是一個有用的測試。

在跨測試方法線性範圍的重複測量研究中，變異通常與輸入變量的大小成正比。 通過這個測試，我想我可以回答，“範圍內的異方差是否顯著？”

 

那將是一件好事。

回复：異方差的白色測試附加評論：我剛剛找到這個討論https://community.jmp.com/t5/Discussions/Test-for-homo-heteroscedacity-in-JMP/mp/7737#M7731 . 他所描述的就是SPSS文章中所說的。 但是，如果測試被拒絕（這種情況經常發生），那麼人們會希望報告異方差一致的標準誤差。回复：異方差的白色測試

不幸的是，JMP Pro 沒有它或懷特異方差一致性標準誤差。 我強烈建議 JMP 實施 White 檢驗以及 MacKinnon 和 White Estimators。