般情况下,居民收入服从正态分布:中等收 入组人数多,两端收入组人数少。而人数多的 组平均数的误差小,人数少的组平均数的误差 大。假设观测误差被包含在随机误差项u中 所以样本观测值的观测误差随着解释变量观测 值的不同而不同,往往引起异方差性。 4的方差随收入的变化而L理分布
• 一般情况下，居民收入服从正态分布：中等收 入组人数多，两端收入组人数少。而人数多的 组平均数的误差小，人数少的组平均数的误差 大。假设观测误差被包含在随机误差项u中. • 所以样本观测值的观测误差随着解释变量观测 值的不同而不同，往往引起异方差性。 i的方差随收入的变化而呈U型分布
例4,以某一行业的企业为样本建立企业生产 函数模型: A BIK B2 L. B3el 被解释变量:产出量Y 解释变量:资本K、劳动L、技术A, 那么:每个企业所处的外部环境对产出量 的影响被包含在随机误差项中
例4，以某一行业的企业为样本建立企业生产 函数模型： Yi=Ai 1Ki 2Li 3e i 被解释变量：产出量Y 解释变量：资本K、劳动L、技术A， 那么：每个企业所处的外部环境对产出量 的影响被包含在随机误差项中
每个企业所处的外部环境对产出量的影 响程度不同,造成了随机误差项的异方差性。 这时,随机误差项的方差并不随某一个 解释变量观测值的变化而呈规律性变化,呈 现复杂型
每个企业所处的外部环境对产出量的影 响程度不同，造成了随机误差项的异方差性。 这时，随机误差项的方差并不随某一个 解释变量观测值的变化而呈规律性变化，呈 现复杂型
例5:人们在学习过程中,其行为误差会 随时间而降低。出错的方差在减少 小结: 异方差就是σ2随Xi的变化而变化 般,横截面数据、分组数据容易出现 异方差
• 例5：人们在学习过程中，其行为误差会 随时间而降低。出错的方差在减少 小结： • 异方差就是i 2 随Xi的变化而变化 • 一般，横截面数据、分组数据容易出现 异方差
三、异方差的类型 同方差:σ2=常数≠f(X) 异方差:G2=f(X) 异方差一般可归结为三种类型: (1)单调递增型:σ2随X的增大而增大 (2)单调递减型:σ;随X的增大而减小 (3)复杂型:σ2与X的变化呈复杂形式
三、异方差的类型 同方差：i 2 = 常数 f(Xi ) 异方差： i 2 = f(Xi ) 异方差一般可归结为三种类型： (1)单调递增型： i 2随X的增大而增大 (2)单调递减型： i 2随X的增大而减小 (3)复 杂 型： i 2与X的变化呈复杂形式