Тест Глейзера на гетероскедастичность: абсолютные остатки простыми словами

Попробуйте бесплатно: https://metricgate.com/calculator/gle... Зависит ли разброс ошибок регрессии от предиктора? Тест Глейзера отвечает на этот вопрос с помощью второй регрессии: абсолютных остатков по функции от X. Примерно за 2 минуты вы узнаете: Почему абсолютные остатки измеряют размер ошибки Классические формы теста Глейзера (X, квадратный корень из X, 1/X) плюс X в квадрате F-тест для наклона Пример решения на данных mtcars Преобразование значимой подгонки в веса взвешенного метода наименьших квадратов Предостережения: выбор лучшей из нескольких форм, асимметричные ошибки Пример: регрессия расхода топлива на мощность и вес, каждая форма дает p выше 0,05; Наилучшее значение, 1/X, имеет p = 0,29 и R² = 0,037, поэтому гипотеза о постоянной дисперсии не отклоняется. Источники: Glejser H (1969), Journal of the American Statistical Association 64(325):316-323; Godfrey LG (1996), Journal of Econometrics 72(1-2):275-299. Документация: https://metricgate.com/docs/glejser-t... Калькулятор: https://metricgate.com/calculator/gle... #ТестГлейзера #Гетероскедастичность #Регрессия #Остатки #Эконометрика Не для детей.