Chociaż heteroskedastyczność nie powoduje błędu w oszacowaniach współczynników, czyni je mniej precyzyjnymi; mniejsza precyzja zwiększa prawdopodobieństwo, że oszacowania współczynnika są dalej od prawidłowej wartości populacji.
Jakie problemy powoduje heteroskedastyczność?
Heteroskedastyczność ma poważne konsekwencje dla szacowania OLS. Chociaż estymator OLS pozostaje bezstronny, szacowane SE jest błędne. Z tego powodu nie można polegać na przedziałach ufności i testach hipotez. Ponadto estymator OLS nie jest już NIEBIESKI.
Co robisz, jeśli masz heteroskedastyczność?
Istnieją trzy popularne sposoby naprawy heteroskedastyczności:
- Przekształć zmienną zależną. Jednym ze sposobów naprawienia heteroskedastyczności jest przekształcenie zmiennej zależnej w jakiś sposób. …
- Przedefiniuj zmienną zależną. Innym sposobem ustalenia heteroskedastyczności jest przedefiniowanie zmiennej zależnej. …
- Użyj regresji ważonej.
Czy heteroskedastyczność wpływa na bezstronność?
Heteroskedastyczność powoduje błędną specyfikację modelu i może zaszkodzić prognozom, jeśli nie zostanie uwzględniona. Ale w obliczu heteroskedastyczności szacunki najmniejszych kwadratów pozostają bezstronne.
Która z tych odpowiedzi dotyczy heteroskedastyczności?
Które z nich dotyczy heteroskedastyczności? Obecność niestałej wariancji w terminach błędu skutkuje heteroskedastycznością. Ogólnie rzecz biorąc, niestała wariancja powstaje z powodu obecności wartości odstających lub skrajnych wartości dźwigni. Możesz zapoznać się z tym artykułem, aby uzyskać więcej informacji na temat analizy regresji.
