Гетероскедастичность в spss Опции

[Де бин Анатолий]

Здравствуйте. Не подскажите, как в spss посмотреть наличие гетероскедастичности , не только используя графики рассеяния в регрессионном анализе, а в частности интересует реализация теста Уайта. Есть такое или как быть?
Также на вики
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%...%B5%D0%BD%D0%B0
говорится, что можно проверить через тест Спирмана. Я знаю про ранговые корреляции Спирмана, но в данном случае, я как не читаю, не понимаю что требуется. Как они через корреляции это определяют?

[Де бин Анатолий]

100$, а можно Вас попросить кинуть сюда пример расчета в эксель? Я правильно понял, что мы просто берем остатки после регрессии(по "подозрительному регрессору") и делаем корреляцию по Спирману с ними, если она положительная(кстати какой коэффициент считает достаточным,чтобы говорить о гетероскедастичности?), то делаем вывод о гетероскедастичности?
Ещё вопрос об автокорреляциях, скажите же, я верно понял, что автокорреляция, это корреляция со временным рядом, но на лаг назад. Т.е. есть 12 месяцев, 12-1=11 месяцев, и я ряд на к-лаг назад коррелирую с исходным рядом. Так почему же нужно избавляться от автокорреляций.

[100$]

100$, а можно Вас попросить кинуть сюда пример расчета в эксель? Я правильно понял, что мы просто берем остатки после регрессии(по "подозрительному регрессору") и делаем корреляцию по Спирману с ними, если она положительная(кстати какой коэффициент считает достаточным,чтобы говорить о гетероскедастичности?), то делаем вывод о гетероскедастичности?
Ещё вопрос об автокорреляциях, скажите же, я верно понял, что автокорреляция, это корреляция со временным рядом, но на лаг назад. Т.е. есть 12 месяцев, 12-1=11 месяцев, и я ряд на к-лаг назад коррелирую с исходным рядом. Так почему же нужно избавляться от автокорреляций.

1. А чего там сложного-то? Для теста Уайта обычным МНК оценивается вспомогательная регрессия квадратов этих остатков на все регрессоры (включая константу, даже если её не было в исходной модели), их квадраты и попарные произведения. В Экселе это надстройка "Пакет анализа", затем "Анализ данных" -> "Регрессия".

2. По Спирмену все правильно. Только почему именно "положительная"? Любая значимая корреляция есть ответ на вопрос о наличии гетероскедастичности. Как проверяется значимость коэф-та ранговой корреляции можно в инетах узнать.

3. А/корреляция - корреляция ряда с самим собой. А/корр-ция первого порядка - рассчитывается как корреляция текущих и предыдущих ("вчерашних") значений, второго порядка - как корреляция текущих в "позавчерашними" и т.д. Отсутствие а/корреляций - признак статистической независимости случ. величин.