Stata'da breusch-pagan testi nasıl yapılır?

Çoklu doğrusal regresyon, birden fazla açıklayıcı değişken ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanabileceğimiz bir yöntemdir.

Ne yazık ki, regresyonda sıklıkla ortaya çıkan bir sorun , ölçülen değerler aralığı boyunca artıkların varyansında sistematik bir değişikliğin olduğu, değişen varyans olarak bilinir .

Heteroskedasticity’nin mevcut olup olmadığını belirlemek için kullanabileceğimiz testlerden biri Breusch-Pagan testidir . Bu test bir Ki-kare test istatistiği ve buna karşılık gelen bir p değeri üretir.

P değeri belirli bir eşiğin altındaysa (ortak seçenekler 0,01, 0,05 ve 0,10’dur), o zaman değişen varyansın mevcut olduğunu söylemek için yeterli kanıt vardır.

Bu eğitimde Stata’da Breusch-Pagan testinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: Stata’daki Breusch-Pagan testi

Breusch-Pagan testinin nasıl gerçekleştirileceğini göstermek için otomatik olarak entegre edilen Stata veri kümesini kullanacağız.

Adım 1: Verileri yükleyin ve görüntüleyin.

Öncelikle verileri yüklemek için aşağıdaki komutu kullanın:

sistemin otomatik kullanımı

Daha sonra aşağıdaki komutu kullanarak ham verileri görüntüleyin:

br

Adım 2: Çoklu doğrusal regresyon gerçekleştirin.

Daha sonra, yanıt değişkeni olarak fiyatı ve açıklayıcı değişkenler olarak mpg ve ağırlığı kullanarak çoklu doğrusal regresyon gerçekleştirmek için aşağıdaki komutu gireceğiz:

regresyon fiyatı mpg ağırlığı

Adım 3: Breusch-Pagan testini gerçekleştirin.

Regresyon modelini yerleştirdikten sonra, “heteroskedastisite testi”nin kısaltması olan hettest komutunu kullanarak Breusch-Pagan testini gerçekleştirebiliriz:

en sıcak

Sonucun nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:

Ho: Bu, testin artıklar arasında sabit varyans olduğunu belirten sıfır hipotezidir.

Değişkenler: Bu bize regresyon modelinde kullanılan yanıt değişkenini belirtir. Bu durumda değişken fiyattı .

chi2(1): Testin ki-kare test istatistiğidir. Bu durumda saat 14.78’dir.

Olasılık > chi2: Ki-kare testi istatistiğine karşılık gelen p değeridir. Bu durumda 0,0001’dir. Bu değer 0,05’ten küçük olduğundan sıfır hipotezini reddedebilir ve verilerde değişen varyans olduğu sonucuna varabiliriz.

Sonra ne yapacağız

Breusch-Pagan testinin sıfır hipotezini reddetmeyi başaramazsanız, o zaman değişen varyans mevcut değildir ve orijinal regresyonun sonucunu yorumlamaya devam edebilirsiniz.

Ancak Breusch-Pagan testinin sıfır hipotezini reddederseniz bu, verilerde değişen varyansın mevcut olduğu anlamına gelir. Bu durumda regresyon çıktı tablosunda görüntülenen standart hatalar güvenilir değildir. Bu sorunu çözmenin birkaç yolu vardır:

1. Yanıt değişkenini dönüştürün. Yanıt değişkeni üzerinde bir dönüşüm gerçekleştirmeyi deneyebilirsiniz. Örneğin yanıt değişkeni olarak fiyat yerine log(fiyat) kullanabilirsiniz. Genel olarak, yanıt değişkeninin logunun alınması değişen varyanslılığı ortadan kaldırmanın etkili bir yoludur. Diğer bir yaygın dönüşüm, yanıt değişkeninin karekökünün kullanılmasıdır.

2. Ağırlıklı regresyonu kullanın. Bu regresyon türü, her veri noktasına, uydurulan değerin varyansına bağlı olarak bir ağırlık atar. Temel olarak bu, daha yüksek varyansa sahip veri noktalarına düşük ağırlık vererek bunların kalan karelerini azaltır. Uygun ağırlıklar kullanıldığında değişen varyans sorunu ortadan kaldırılabilir.

3. Sağlam standart hataları kullanın. Sağlam standart hatalar, heteroskedastisite sorununa karşı daha “sağlamdır” ve bir regresyon katsayısının gerçek standart hatasının daha doğru bir ölçümünü sağlama eğilimindedir. Stata’da regresyonda sağlam standart hataların nasıl kullanılacağını öğrenmek için bu eğitime göz atın.