Heteroskedastyczność odnosi się do sytuacji, w których wariancja reszt jest nierówna w zakresie zmierzonych wartości. Podczas przeprowadzania analizy regresji heteroskedastyczność skutkuje nierównym rozrzutem reszt (znanym również jako termin błędu).
Jak zachodzi heteroskedastyczność?
W statystyce heteroskedastyczność (lub heteroskedastyczność) ma miejsce gdy odchylenia standardowe przewidywanej zmiennej, monitorowane na różnych wartościach zmiennej niezależnej lub związane z wcześniejszymi okresami, nie są stałe. … Heteroskedastyczność często występuje w dwóch formach: warunkowej i bezwarunkowej.
Co się stanie, jeśli masz heteroskedastyczność?
Gdy w analizie regresji występuje heteroskedastyczność, trudno jest zaufać wynikom analizy. W szczególności heteroskedastyczność zwiększa wariancję oszacowań współczynnika regresji, ale model regresji tego nie wychwytuje.
Jak heteroskedastyczność wpływa na testowanie hipotez?
Heteroskedastyczność wpływa na wyniki na dwa sposoby: Estymator OLS nie jest wydajny (nie ma minimalnej wariancji). … Błędy standardowe raportowane na wyjściu SHAZAM nie wprowadzają żadnej korekty dla heteroskedastyczności - więc błędne wnioski mogą zostać wyciągnięte, jeśli zostaną użyte w testach hipotez.
Jak traktuje się heteroskedastyczność?
Ważonyregresja Ideą jest nadanie małych wag obserwacjom związanym z wyższymi wariancjami, aby zmniejszyć ich kwadraty reszt. Regresja ważona minimalizuje sumę ważonych kwadratów reszt. Kiedy używasz prawidłowych wag, heteroskedastyczność zostaje zastąpiona homoskedastycznością.
