Kuigi heteroskedastilisus ei põhjusta koefitsiendi hinnangutes kallutatust, muudab see need vähem täpseks; väiksem täpsus suurendab tõenäosust, et koefitsiendi hinnangud on õigest populatsiooni väärtusest kaugemal.
Milliseid probleeme tekitab heteroskedastilisus?
Heteroskedastilisusel on tõsised tagajärjed OLS-i prognoosijale. Kuigi OLS-i hindaja jääb erapooletuks, on hinnanguline SE vale. Seetõttu ei saa usaldusvahemike ja hüpoteeside testidele tugineda. Lisaks pole OLS-i hindaja enam SININE.
Mida sa teed, kui sul on heteroskedastilisus?
Heteroskedastilisuse parandamiseks on kolm levinumat viisi:
- Sõltuva muutuja teisendamine. Üks viis heteroskedastilisuse fikseerimiseks on sõltuva muutuja mingil viisil teisendamine. …
- Defineerige sõltuv muutuja uuesti. Teine viis heteroskedastilisuse fikseerimiseks on sõltuva muutuja uuesti defineerimine. …
- Kasutage kaalutud regressiooni.
Kas heteroskedastilisus mõjutab erapooletust?
Heteroskedastilisus põhjustab mudeli valespetsifikatsiooni ja võib prognoosida kahjustada, kui sellega ei arvestata. Kuid heteroskedastilisuse taustal jäävad väiksemate ruutude hinnangud erapooletuks.
Milline on heteroskedastilisuse kohta tõsi?
Milline neist on heteroskedastilisuse kohta tõsi? Mittekonstantse dispersiooni olemasolu veaterminites põhjustab heteroskedastilisuse. Üldjuhul tekib mittekonstantne dispersioon kõrvalekallete või äärmuslike võimendusväärtuste olemasolu tõttu. Regressioonanalüüsi kohta üksikasjalikum alt saate vaadata seda artiklit.
