{"id":629,"date":"2023-07-29T06:57:39","date_gmt":"2023-07-29T06:57:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/breusch-prova-dello-stato-pagano\/"},"modified":"2023-07-29T06:57:39","modified_gmt":"2023-07-29T06:57:39","slug":"breusch-prova-dello-stato-pagano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/breusch-prova-dello-stato-pagano\/","title":{"rendered":"Come eseguire il test breusch-pagan in stata"},"content":{"rendered":"

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La regressione lineare multipla<\/a> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta.<\/span><\/p>\n

Sfortunatamente, un problema che spesso si verifica nella regressione \u00e8 noto come<\/span> eteroschedasticit\u00e0<\/a> , in cui si verifica un cambiamento sistematico nella varianza dei residui su un intervallo di valori misurati.<\/span><\/p>\n

Un test che possiamo utilizzare per determinare se \u00e8 presente l’eteroschedasticit\u00e0 \u00e8 il test di Breusch-Pagan<\/a> . Questo test produce una statistica del test Chi-quadrato e un valore p corrispondente.<\/span><\/p>\n

Se il valore p \u00e8 inferiore a una determinata soglia (le scelte comuni sono 0,01, 0,05 e 0,10), allora ci sono prove sufficienti per affermare che \u00e8 presente eteroschedasticit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire un test di Breusch-Pagan in Stata.<\/span><\/p>\n

Esempio: test di Breusch-Pagan in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Utilizzeremo il set di dati Stata integrato automaticamente<\/em> per illustrare come eseguire il test di Breusch-Pagan.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Innanzitutto, utilizza il seguente comando per caricare i dati:<\/span><\/p>\n

\n

utilizzo automatico del sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Quindi visualizzare i dati grezzi utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n

\n

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

\"Dataset<\/p>\n

Passaggio 2: eseguire la regressione lineare multipla.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, inseriremo il seguente comando per eseguire una regressione lineare multipla utilizzando il prezzo<\/em> come variabile di risposta e mpg<\/em> e peso<\/em> come variabili esplicative:<\/span><\/p>\n

\n

prezzo di regressione peso mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Output<\/p>\n

Passaggio 3: eseguire il test di Breusch-Pagan.<\/strong><\/span><\/p>\n

Una volta adattato il modello di regressione, possiamo eseguire il test di Breusch-Pagan utilizzando il comando hettest<\/strong> , che \u00e8 l’abbreviazione di “test di eteroschedasticit\u00e0”:<\/span><\/p>\n

\n

il pi\u00f9 caldo<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Risultato<\/p>\n

Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n

Ho:<\/strong> Questa \u00e8 l’ipotesi nulla del test, che afferma che esiste una varianza costante tra i residui.<\/span><\/p>\n

Variabili:<\/strong> ci dice la variabile di risposta utilizzata nel modello di regressione. In questo caso si trattava del prezzo<\/em> variabile.<\/span><\/p>\n

chi2(1):<\/strong> questa \u00e8 la statistica del test chi quadrato del test. In questo caso sono le 14:78.<\/span><\/p>\n

Prob > chi2:<\/strong> questo \u00e8 il valore p che corrisponde alla statistica del test chi quadrato. In questo caso \u00e8 0,0001. Essendo questo valore inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che esiste eteroschedasticit\u00e0 nei dati.<\/span><\/p>\n

Cosa fare dopo<\/strong><\/span><\/h2>\n

Se non si rifiuta l’ipotesi nulla del test di Breusch-Pagan, l’eteroschedasticit\u00e0 non \u00e8 presente e si pu\u00f2 procedere all’interpretazione del risultato della regressione originale.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, se si rifiuta l\u2019ipotesi nulla del test di Breusch-Pagan, significa che nei dati \u00e8 presente l\u2019eteroschedasticit\u00e0. In questo caso, gli errori standard visualizzati nella tabella di output della regressione non sono affidabili. Esistono diversi modi per risolvere questo problema, tra cui:<\/span><\/p>\n

1. Trasformare la variabile di risposta.<\/strong> Puoi provare a eseguire una trasformazione sulla variabile di risposta. Ad esempio, puoi utilizzare log(prezzo) anzich\u00e9 prezzo come variabile di risposta. In generale, prendere il logaritmo della variabile di risposta \u00e8 un modo efficace per eliminare l’eteroschedasticit\u00e0. Un’altra trasformazione comune consiste nell’utilizzare la radice quadrata della variabile di risposta.<\/span><\/p>\n

2. Utilizzare la regressione ponderata.<\/strong> Questo tipo di regressione assegna un peso a ciascun punto dati in base alla varianza del relativo valore adattato. In sostanza, ci\u00f2 attribuisce pesi bassi ai punti dati che presentano varianze pi\u00f9 elevate, riducendo i loro quadrati residui. Quando vengono utilizzati i pesi appropriati, ci\u00f2 pu\u00f2 eliminare il problema dell’eteroschedasticit\u00e0.<\/span><\/p>\n

La regressione lineare multipla \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta. Sfortunatamente, un problema che spesso si verifica nella regressione \u00e8 noto come eteroschedasticit\u00e0 , in cui si verifica un cambiamento sistematico nella varianza dei residui su un intervallo di valori misurati. 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3. Utilizzare errori standard robusti.<\/strong> Gli errori standard robusti sono pi\u00f9 “robusti” rispetto al problema dell’eteroschedasticit\u00e0 e tendono a fornire una misura pi\u00f9 accurata del vero errore standard di un coefficiente di regressione. Dai un’occhiata a questo tutorial<\/a> per imparare come utilizzare robusti errori standard nella regressione in Stata.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"