1. У випадку виявлення гетероскедастичності залишків проводимо корекцію Уайта.
2. Відкриваємо файл DATA PRACT.gdt у особистій папці;
3. Проводимо корекцію Уайта: Model/Other linear models/Heteroskedasticity corrected;
4. У діалоговому вікні проводимо специфікацію моделі: логарифм змінної Y (I_Y) визначаємо, як залежну змінну (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Dependent variable); логарифми змінних , , , (I_X1, I_X2, I_X3, I_X4) визначаємо одночасно як незалежні змінні (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Independent variable)/OK.
5. Результати корекції Уайта необхідно перенести до практичної роботи: у вікні результатів клікаємо Edit/Copy/у діалоговому вікні встановлюємо галочку навпроти RTF(MS Word)/OK.
6. Вставляємо результати моделювання у вигляді таблиці у файл практичної роботи: клікаємо правою кнопкою миші/Вставить. Дану таблицю називаємо «Результати корекції Уайта».
7. Після таблиці наводимо її інтерпретацію стосовно результатів корекції та її впливу на коефіцієнти моделі.
У кінці практичної роботи мають міститися висновки стосовно:
1) припущення про наявність/відсутність гетероскедастичності залишків за результатами візуального аналізу;
2) результатів тесту Уайта;
3) результатів корекції Уайта у випадку виявлення гетероскедатичності залишків у моделі.
Перелік питань для самоконтролю:
1. Які основні припущення методу найменших квадратів (МНК)?
2. Гетеро-і гомоскедастичність. Узагальнений метод найменших квадратів і теорема Айткена.
3. Гетеро-і гомоскедастичність. Тест Уайта на гетероскедастичність.