Heteroskedasticitatea se referă la situații în care varianța reziduurilor este inegală într-un interval de valori măsurate. Când se execută o analiză de regresie, heteroschedasticitatea are ca rezultat o împrăștiere inegală a reziduurilor (cunoscută și ca termen de eroare).
Cum se întâmplă heteroscedasticitatea?
În statistici, heteroscedasticitatea (sau heteroscedasticitatea) are loc când abaterile standard ale unei variabile prezise, monitorizate pe diferite valori ale unei variabile independente sau în raport cu perioadele de timp anterioare, sunt neconstante. … Heteroskedasticitatea apare adesea sub două forme: condiționată și necondiționată.
Ce se întâmplă dacă aveți heteroscedasticitate?
Când heteroscedasticitatea este prezentă într-o analiză de regresie, rezultatele analizei devin greu de încredere. Mai exact, heteroscedasticitatea mărește varianța estimărilor coeficientului de regresie, dar modelul de regresie nu reia acest lucru.
Cum afectează heteroscedasticitatea testarea ipotezelor?
Heteroschedasticitatea afectează rezultatele în două moduri: Estimatorul MCO nu este eficient (nu are varianță minimă). … Erorile standard raportate pe rezultatul SHAZAM nu fac nicio ajustare pentru heteroschedasticitate - astfel încât concluziile incorecte pot fi făcute dacă sunt utilizate în testele de ipoteză.
Cum este tratată heteroscedasticitatea?
Ponderatregresie Ideea este de a acorda ponderi mici observațiilor asociate cu variații mai mari pentru a micșora reziduurile lor pătrate. Regresia ponderată minimizează suma reziduurilor pătrate ponderate. Când utilizați ponderile corecte, heteroscedasticitatea este înlocuită cu homoscedasticitatea.
