Тест Глейсера

Розглянемо можливість існування лінійної форми зв’язку між абсолютними значенням залишків моделі та пояснювальною змінною Х₂ :

2,09	-37,46
0,51	18,98
0,57	6,39
17,06	13,00
697,49	531,57

1). Розраховуємо лінійну залежність між факторами Y і X₂ для обчислення залишків моделі: «ЛИНЕЙН 1 »:

2). Маємо емпіричне рівняння парної лінійної регресії: Y^{^} = - 37, 46 + 2,09 Х₂ + u.

Обчислюємо абсолютні величини залишків:

Y	X2
31,70	30	2,79
33,00	33	2,05
41,70	34	6,63
31,80	34	4,43
31,90	36	4,42
32,70	37	2,41
32,10	38	1,85
32,50	38	0,19
42,00	38	1,66
42,10	39	0,36
41,90	39	0,56
52,50	40	5,15
53,60	41	1,09
54,60	41	0,09
55,60	42	0,90

3). Розглянемо можливість існування лінійної форми зв’язку між абсолютними значенням залишків моделі та пояснювальною змінною Х₂:

.

-0,29	13,30
0,14	5,39
0,24	1,81
4,19	13,000
13,81	42,82

«ЛИНЕЙН 2»:

4). Маємо таке рівняння залежності: .

Перевіряємо на значущість параметри â₁ та â₀ за Т- критерієм:

Оскільки табличне значення t_(0,025;13) = 2,16, то лише оцінка параметра â₀ є статистично значущою. Тобто залишки мають мішану гетероскедантичність .

- Критерій

1) Розіб’ємо значення впорядкованого масиву Y на три групи

	Група 1	Група 2	Група 3
	31,70	32,70	42,10	0,09	30,91	91,77
	31,80	33,00	52,50	0,04	27,66	0,67
	31,90	41,70	53,60	0,01	11,83	3,69
	32,10	41,90	54,60	0,01	13,24	8,53
	32,50	42,00	55,60	0,25	13,99	15,37
Середне	=32,00	=38,26	=51,68	S1 = 0,40	S2 = 97,62	S3 =120,03

2) Обчислимо суму квадратів відхилень індивідуальних значень кожної групи від свого середнього значення:

3) Обчислюється сума квадратів відхилень по всій сукупності

.

4) Обчислюємо параметр : = 0,8455

5) Знайдемо значення критерію

Цей критерій наближено задовольняє умовам розподілу для ступенів свободи k-1=3-1=2. Порівняємо значення критерію із табличним значенням = 5,95 для рівня значущості 0,95. Оскільки , то дисперсія не може змінюватись, тобто у масиві вихідних даних залежної змінної відсутня гетероскедантичність