Heteroskedastisitet refererer til situasjoner der variansen til residualene er ulik over et område av målte verdier. Når du kjører en regresjonsanalyse, resulterer heteroskedastisitet i en ulik spredning av residualene (også kjent som feilleddet).
Hvordan oppstår heteroskedastisitet?
I statistikk skjer heteroskedastisitet (eller heteroskedastisitet) når standardavvikene til en predikert variabel, overvåket over forskjellige verdier av en uavhengig variabel eller relatert til tidligere tidsperioder, er ikke-konstante. … Heteroskedastisitet oppstår ofte i to former: betinget og ubetinget.
Hva skjer hvis du har heteroskedastisitet?
Når heteroskedastisitet er tilstede i en regresjonsanalyse, blir resultatene av analysen vanskelige å stole på. Spesielt, heteroskedastisitet øker variansen til regresjonskoeffisientestimatene, men regresjonsmodellen fanger ikke opp dette.
Hvordan påvirker heteroskedastisitet hypotesetesting?
Heteroskedastisiteten påvirker resultatene på to måter: OLS-estimatoren er ikke effektiv (den har ikke minimum varians). … Standardfeilene som er rapportert på SHAZAM-utdataene, gjør ingen justeringer for heteroskedastisiteten - så feil konklusjoner kan gjøres hvis de brukes i hypotesetester.
Hvordan behandles heteroskedastisitet?
Vektetregresjon Ideen er å gi små vekter til observasjoner assosiert med høyere varianser for å krympe kvadratiske residualer. Vektet regresjon minimerer summen av de vektede kvadratiske residualene. Når du bruker de riktige vektene, erstattes heteroskedastisitet med homoskedastisitet.
