{"id":648,"date":"2023-07-29T05:25:49","date_gmt":"2023-07-29T05:25:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/breusch-pagano-test-excel\/"},"modified":"2023-07-29T05:25:49","modified_gmt":"2023-07-29T05:25:49","slug":"breusch-pagano-test-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/breusch-pagano-test-excel\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di breusch-pagan in excel"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un test di Breusch-Pagan<\/a> viene utilizzato per determinare se<\/span> l’eteroschedasticit\u00e0<\/a> \u00e8 presente in un’analisi di regressione.<\/span><\/p>\n

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

Esempio: test di Breusch-Pagan in Excel<\/strong><\/h3>\n

Per questo esempio utilizzeremo il seguente set di dati che descrive gli attributi di 10 giocatori di basket.<\/span> <\/p>\n

\"Dati<\/p>\n

Adatteremo un modello di regressione lineare multipla utilizzando il punteggio come variabile di risposta e punti, assist e rimbalzi come variabili esplicative. Successivamente, eseguiremo un test di Breusch-Pagan per determinare se nella regressione \u00e8 presente l’eteroschedasticit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: eseguire la regressione lineare multipla.<\/strong><\/span><\/p>\n

Sulla barra multifunzione superiore di Excel, vai alla scheda Dati e fai clic su Analisi dati. Se non vedi questa opzione, devi prima<\/span> installare il software gratuito Analysis ToolPak<\/a> . <\/p>\n

\"Pacchetto<\/p>\n

Dopo aver fatto clic su Analisi dati, verr\u00e0 visualizzata una nuova finestra. Selezionare Regressione<\/em> e fare clic su OK.<\/span> Completare le tabelle necessarie per le variabili di risposta e le variabili esplicative, quindi fare clic su OK.<\/span> <\/p>\n

\"Regressione<\/p>\n

Ci\u00f2 produce il seguente risultato:<\/span> <\/p>\n

\"Output<\/p>\n

Passaggio 2: Calcola i quadrati dei residui.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, calcoleremo i valori previsti e i residui quadrati per ciascun valore di risposta. Per calcolare i valori previsti, utilizzeremo i coefficienti del risultato della regressione:<\/span> <\/p>\n

\"Formula<\/p>\n

Utilizzeremo la stessa formula per ottenere ciascun valore previsto:<\/span> <\/p>\n

\"Valori<\/p>\n

Successivamente, calcoleremo i quadrati dei residui per ciascuna previsione:<\/span> <\/p>\n

\"Calcola<\/p>\n

Utilizzeremo la stessa formula per ottenere ciascun quadrato residuo:<\/span> <\/p>\n

\"Calcolo<\/p>\n

Passaggio 3: eseguire una nuova regressione lineare multipla utilizzando i quadrati dei residui come valori di risposta.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, eseguiremo gli stessi passaggi di prima per eseguire una regressione lineare multipla utilizzando punti, assist e rimbalzi come variabili esplicative, tranne che questa volta utilizzeremo i quadrati dei residui come valori di risposta. Ecco il risultato di questa regressione:<\/span> <\/p>\n

\"Regressione<\/p>\n

Passaggio 4: eseguire il test di Breusch-Pagan.<\/strong><\/span><\/p>\n

Infine, eseguiremo il test di Breusch-Pagan per vedere se l’eteroschedasticit\u00e0 era presente nella regressione originale.<\/span><\/p>\n

Per prima cosa calcoleremo la statistica del test Chi-quadrato utilizzando la formula:<\/span><\/p>\n

X 2<\/sup> = n*R 2<\/sup> nuovo<\/sub><\/span><\/p>\n

Oro:<\/span><\/p>\n

n = numero di osservazioni<\/span><\/p>\n

R 2<\/sup> nuovo<\/sub> = R Quadrato della \u201cnuova\u201d regressione in cui come variabile di risposta sono stati utilizzati i quadrati dei residui.<\/span><\/p>\n

Nel nostro esempio, X2<\/sup> = 10 * 0.600395 = 6.00395<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Successivamente, troveremo il valore p associato a questa statistica del test. Per fare ci\u00f2 possiamo utilizzare la seguente formula in Excel:<\/span><\/p>\n

=DISTRIB.CHISQ.RT(statistica test, gradi di libert\u00e0)<\/span><\/p>\n

Nel nostro caso, i gradi di libert\u00e0 sono il numero specificato per la regressione df<\/em> nell’output. In questo caso \u00e8 3. Quindi la nostra formula diventa:<\/span><\/p>\n

=DIST.CHISQ.RT(6,00395, 3) = 0,111418<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che l\u2019eteroschedasticit\u00e0 sia presente nel modello di regressione originale.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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