Nors heteroskedastiškumas nesukelia koeficientų įverčių paklaidos, dėl to jie tampa mažiau tikslūs; mažesnis tikslumas padidina tikimybę, kad koeficiento įverčiai yra toliau nuo teisingos populiacijos vertės.
Kokias problemas sukelia heteroskedastiškumas?
Heteroskedastiškumas turi rimtų pasekmių OLS vertintojui. Nors OLS įvertis išlieka nešališkas, apskaičiuotas SE yra klaidingas. Dėl šios priežasties pasitikėjimo intervalais ir hipotezių testais pasikliauti negalima. Be to, OLS įvertis nebėra MĖLYNAS.
Ką daryti, jei turite heteroskedastiškumą?
Yra trys įprasti heteroskedastiškumo ištaisymo būdai:
- Pakeiskite priklausomą kintamąjį. Vienas iš būdų ištaisyti heteroskedastiką yra tam tikru būdu transformuoti priklausomą kintamąjį. …
- Iš naujo apibrėžkite priklausomą kintamąjį. Kitas būdas ištaisyti heteroskedastiką yra iš naujo apibrėžti priklausomą kintamąjį. …
- Naudokite svertinę regresiją.
Ar heteroskedastiškumas turi įtakos nešališkumui?
Heteroskedastiškumas sukelia klaidingą modelio specifikaciją ir gali pakenkti prognozėms, jei į jį neatsižvelgiama. Tačiau heteroskedastiškumo akivaizdoje mažiausių kvadratų įverčiai išlieka nešališki.
Kuris iš jų yra tiesa apie heteroskedastiškumą?
Kuris iš jų yra tiesa apie heteroskedastiką? Nepastovios dispersijos buvimasklaidų terminuose sukelia heteroskedastiškumą. Paprastai nepastovi dispersija atsiranda dėl to, kad yra nuokrypių arba ekstremalių sverto verčių. Šiame straipsnyje galite sužinoti daugiau apie regresijos analizę.
