Проверка нормальности и гомоскедастичности остатков

Для проведения тестов на гетероскедастичность (нарушение гомоскедастичности) и нормальность остатков в окне модели выби-

раем меню [Tests] [Heterosctdasticity] или [Tests] [Normality of residual] соответственно (рис. 6.17).

Рис. 6.17. Проведение тестов на гетероскедастичность

Результаты теста на нормальность распределения остатков приведены на рис. 18 и рис. 6.19. Т.к. p-value = 0,1815 > = 0,05, то гипотезу о нормальности принимаем.

Результаты теста на гетероскедастичность приведены на рис.

6.20.

При доверительном уровне = 0,05 наблюдается гетероскеда-

стичность (нарушена гомоскедастичность) по фактору Х3.

203

Рис. 6.18. Результаты теста на нормальность распределения остатков
	0.016
	Test statistic for normality:							uhat1
	Chi-squared(2) = 3,413 pvalue = 0,18150						N(-5,2403e-015 26,477)
	0.014
	0.012
	0.01
Density	0.008
	0.006
	0.004
	0.002
	0
	-80	-60	-40	-20	0	20	40	60	80
					uhat1
	Рис. 6.19. Гистограмма и нормальная аппроксимация гисто-
		граммы распределения остатков

204

Рис. 6.20. Проверка на гомоскедастичность.

Выводы

1. Установлено, что цена квартиры зависит только от общей площади. Коэффициент уравнения регрессии при факторе Х6 (пло-

щадь кухни) незначимо отличается от нуля.

2.Установлено, что полученная модель является адекватной по критерию Фишера.

3.Установлено, что разница в ценах в двух городах несущест-

венна.

4. Установлено, что модель соответствует общим требованиям по нормальности остатков, но слегка нарушена гомоскедастичность.

205