{"id":627,"date":"2023-07-29T06:57:39","date_gmt":"2023-07-29T06:57:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/breusch-pagan-stata-test\/"},"modified":"2023-07-29T06:57:39","modified_gmt":"2023-07-29T06:57:39","slug":"breusch-pagan-stata-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/breusch-pagan-stata-test\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen breusch-pagan-test in stata durch"},"content":{"rendered":"

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Die multiple lineare Regression<\/a> ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen mehreren erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Leider tritt bei der Regression h\u00e4ufig ein Problem auf, das sogenannte<\/span> Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> , bei dem es zu einer systematischen \u00c4nderung der Varianz der Residuen \u00fcber einen Bereich gemessener Werte kommt.<\/span><\/p>\n

Ein Test, mit dem wir feststellen k\u00f6nnen, ob Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt, ist der Breusch-Pagan-Test<\/a> . Dieser Test erzeugt eine Chi-Quadrat-Teststatistik und einen entsprechenden p-Wert.<\/span><\/p>\n

Wenn der p-Wert unter einem bestimmten Schwellenwert liegt (\u00fcbliche Werte sind 0,01, 0,05 und 0,10), gibt es gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr, dass Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Breusch-Pagan-Test in Stata durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Breusch-Pagan-Test in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Wir werden den automatisch<\/em> integrierten Stata-Datensatz verwenden, um zu veranschaulichen, wie der Breusch-Pagan-Test durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Daten laden und anzeigen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Verwenden Sie zun\u00e4chst den folgenden Befehl, um die Daten zu laden:<\/span><\/p>\n

\n

automatische Nutzung des Systems<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Anschlie\u00dfend lassen Sie sich die Rohdaten mit folgendem Befehl anzeigen:<\/span><\/p>\n

\n

br<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Automatischer<\/p>\n

Schritt 2: F\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als N\u00e4chstes geben wir den folgenden Befehl ein, um eine multiple lineare Regression durchzuf\u00fchren, wobei der Preis<\/em> als Antwortvariable und mpg<\/em> und Gewicht<\/em> als erkl\u00e4rende Variablen verwendet werden:<\/span><\/p>\n

\n

Regressionspreis mpg Gewicht<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Mehrere<\/p>\n

Schritt 3: F\u00fchren Sie den Breusch-Pagan-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Sobald wir das Regressionsmodell angepasst haben, k\u00f6nnen wir den Breusch-Pagan-Test mit dem Befehl hettest<\/strong> durchf\u00fchren, der f\u00fcr \u201eHeteroskedastizit\u00e4tstest\u201c steht:<\/span><\/p>\n

\n

das hei\u00dfeste<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Ausgabe<\/p>\n

So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n

Ho:<\/strong> Dies ist die Nullhypothese des Tests, die besagt, dass zwischen den Residuen eine konstante Varianz besteht.<\/span><\/p>\n

Variablen:<\/strong> Hier erfahren wir, welche Antwortvariable im Regressionsmodell verwendet wurde. In diesem Fall war es der variable Preis<\/em> .<\/span><\/p>\n

chi2(1):<\/strong> Dies ist die Chi-Quadrat-Teststatistik des Tests. In diesem Fall ist es 14:78 Uhr.<\/span><\/p>\n

Prob > chi2:<\/strong> Dies ist der p-Wert, der der Chi-Quadrat-Teststatistik entspricht. In diesem Fall ist es 0,0001. Da dieser Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass in den Daten Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt.<\/span><\/p>\n

Was macht man als n\u00e4chstes<\/strong><\/span><\/h2>\n

Wenn Sie die Nullhypothese des Breusch-Pagan-Tests nicht ablehnen, liegt keine Heteroskedastizit\u00e4t vor und Sie k\u00f6nnen mit der Interpretation des Ergebnisses der urspr\u00fcnglichen Regression fortfahren.<\/span><\/p>\n

Wenn Sie jedoch die Nullhypothese des Breusch-Pagan-Tests ablehnen, bedeutet dies, dass in den Daten Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt. In diesem Fall sind die in der Regressionsausgabetabelle angezeigten Standardfehler unzuverl\u00e4ssig. Es gibt mehrere M\u00f6glichkeiten, dieses Problem zu beheben, darunter:<\/span><\/p>\n

1. Transformieren Sie die Antwortvariable.<\/strong> Sie k\u00f6nnen versuchen, eine Transformation f\u00fcr die Antwortvariable durchzuf\u00fchren. Als Antwortvariable k\u00f6nnen Sie beispielsweise log(price) anstelle von price verwenden. Im Allgemeinen ist die Protokollierung der Antwortvariablen eine wirksame M\u00f6glichkeit, Heteroskedastizit\u00e4t zu beseitigen. Eine weitere \u00fcbliche Transformation besteht darin, die Quadratwurzel der Antwortvariablen zu verwenden.<\/span><\/p>\n

2. Verwenden Sie eine gewichtete Regression.<\/strong> Diese Art der Regression weist jedem Datenpunkt basierend auf der Varianz seines angepassten Werts eine Gewichtung zu. Im Wesentlichen werden dadurch Datenpunkte mit h\u00f6heren Varianzen niedrig gewichtet, wodurch ihre Restquadrate reduziert werden. Durch die Verwendung geeigneter Gewichte kann das Problem der Heteroskedastizit\u00e4t beseitigt werden.<\/span><\/p>\n

Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen mehreren erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen. Leider tritt bei der Regression h\u00e4ufig ein Problem auf, das sogenannte Heteroskedastizit\u00e4t , bei dem es zu einer systematischen \u00c4nderung der Varianz der Residuen \u00fcber einen Bereich gemessener Werte kommt. 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3. Verwenden Sie robuste Standardfehler.<\/strong> Robuste Standardfehler sind f\u00fcr das Problem der Heteroskedastizit\u00e4t \u201erobuster\u201c und liefern tendenziell ein genaueres Ma\u00df f\u00fcr den wahren Standardfehler eines Regressionskoeffizienten. Sehen Sie sichdieses Tutorial<\/a> an, um zu erfahren, wie Sie robuste Standardfehler bei der Regression in Stata verwenden.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"