產生異方差的原因是什麼

　　產生異方差的原因主要是常來源於截面資料，來源於測量誤差和模型中被省略的一些因素對被解釋變數的影響；有時產生於計量經濟模型所研究問題的本身；用分組資料估計經濟計量模型也是異方差性的重要來源。

　　異方差性（heteroscedasticity）是為了保證迴歸引數估計量具有良好的統計性質，經典線性迴歸模型的一個重要假定是：總體迴歸函式中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性迴歸模型存在異方差性。

　　異方差（heteroscedasticity）是為了保證迴歸引數，估計量具有良好的統計性質。

　　經典線性迴歸模型的一個重要假定是：總體迴歸函式中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性迴歸模型存在異方差性。若線性迴歸模型存在異方差性，則用傳統的最小二乘法估計模型，得到的引數估計量不是有效估計量，甚至也不是漸近有效的估計量；此時也無法對模型引數的進行有關顯著性檢驗。對存在異方差性的模型可以採用加權最小二乘法進行估計。

　　1、先進行兩個樣本的等方差檢驗，再確定使用“雙樣本等方差假設”與“雙樣本異方差假設”；2、當兩個樣本不是來自於同一總體時，其方差不等，此時由t分佈匯出的兩個樣本的均值分佈的統計量的自由度為兩樣本均值的加權值，權重由它們各自的方差確定。