今天鞋百科给各位分享方差不齐的判断标准是的知识，其中也会对F检验方差是否齐性的判断过程(方差齐性检验f值与p值关系)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

F检验方差是否齐性的判断过程

在方差检验过程中，有软件自动检测方差是否齐性，点击option-homogeneity of variance，出来的就是方差齐性检验，如果sig值大于0.05，说明方差齐性，否则不齐

什么是方差齐性?

方差齐性又称方差齐性、同方差性和方差一致性，被检验的各方差在给定显著性水平在统计上没有显著性差异。

同方差性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

计量经济学中， 一组随机变量具备同方差即指线性回归的最小二乘法的残值服从均值为0，方差为σ^2的正态分布，即其干扰项必须服从随机分布。与之相对应的异方差性则说明干扰项不满足此均值为0，方差为σ^2的正态分布。

扩展资料

在满足上述要求的前提下，OLS回归式的统计量才能够同时满足不偏性Unbaisedness和效率性Efficiency。所推定出来的线性回归式才能被称为最好的不偏线性统计量。

等方差性条件下不偏性和OLS斜率值的求证：

所有线性回归式可以表现为矩阵(Matrix)y=xβ+e 其中y为n*1, x为n*k, e为n*1。

根据OLS， S=∑e^2=∑e'*e. FOC β on S==> -2x'(y-βx)=0 ==> β=(x'x)^-1x'e=β+(x'x)^-1x'e

判断方差是否齐，怎么判断？

看这个Levene's test for equality of variances，这就是方差齐性检验，结果看F值和对应的sig，如果sig>0.05，说明满足方差齐性的条件，反之不满足，你这里sig=0.733，可知是满足方差齐性的条件的，说明数据可以进行方差分析。

方差的性质：

1、设C是常数，则D（C）=0；

2、设X是随机变量，C是常数，则有 ；

3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则；

其中协方差 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。

扩展资料：

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为：

标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。

怎么用F值和Sig(概率）值判断方差齐性是否齐性

使用compare means里的independent smaples T test,检验结果里的 Levene\'s Test for Equality of Variances就是对方差齐性的检验,如果P值 大于0.05则认为是方差齐,统计量为F= S1^2/S^2 ~ F(n1-1,n2-1) ,显著水平一般为0.05,0.01,原假设H0:方差相等