Хетероскедастичността се отнася до ситуации, при които дисперсията на остатъците е неравна в диапазон от измерени стойности. Когато се изпълнява регресионен анализ, хетероскедастичността води до неравномерно разпръскване на остатъците (известно също като термин за грешка).
Как се случва хетероскедастичността?
В статистиката хетероскедастичността (или хетероскедастичността) се случва когато стандартните отклонения на прогнозирана променлива, наблюдавани върху различни стойности на независима променлива или свързани с предишни периоди от време, са непостоянни. … Хетероскедастичността често възниква в две форми: условна и безусловна.
Какво се случва, ако имате хетероскедастичност?
Когато хетероскедастичността присъства в регресионния анализ, на резултатите от анализа става трудно да се вярва. По-конкретно, хетероскедастичността увеличава дисперсията на оценките на регресионния коефициент, но регресионният модел не отчита това.
Как хетероскедастичността засяга тестването на хипотези?
Хетероскедастичността влияе върху резултатите по два начина: Оценката на OLS не е ефективна (няма минимална дисперсия). … Стандартните грешки, докладвани на изхода на SHAZAM, не правят никаква корекция за хетероскедастичността - така че могат да се направят неправилни заключения, ако се използват в тестове на хипотези.
Как се третира хетероскедастичността?
Претегленарегресия Идеята е да се дадат малки тежести на наблюденията, свързани с по-високи вариации, за да се свият техните квадратни остатъци. Претеглената регресия минимизира сумата от претеглените остатъци на квадрат. Когато използвате правилните тегла, хетероскедастичността се заменя с хомоскедастичност.
