Heteroskedastilisus viitab olukordadele, kus jääkide dispersioon on mõõdetud väärtuste vahemikusebavõrdne. Regressioonanalüüsi tegemisel põhjustab heteroskedastilisus jääkide ebavõrdse hajumise (tuntud ka kui veatermin).
Kuidas heteroskedastilisus tekib?
Statistikas ilmneb heteroskedastilisus (või heteroskedastilisus) kui prognoositud muutuja standardhälbed, mida jälgitakse sõltumatu muutuja erinevate väärtuste või eelnevate ajaperioodidega seoses, on mittekonstantsed. … Heteroskedastilisus esineb sageli kahel kujul: tingimuslik ja tingimusteta.
Mis juhtub, kui teil on heteroskedastilisus?
Kui regressioonanalüüsis esineb heteroskedastilisus, muutuvad analüüsi tulemused raskesti usaldatavaks. Täpsem alt, heteroskedastilisus suurendab regressioonikordaja hinnangute dispersiooni, kuid regressioonimudel ei võta seda arvesse.
Kuidas mõjutab heteroskedastilisus hüpoteeside testimist?
Heteroskedastilisus mõjutab tulemusi kahel viisil: OLS-i hindaja ei ole efektiivne (sellel puudub minimaalne dispersioon). … SHAZAM-i väljundis esitatud standardvead ei muuda heteroskedastilisust – seega võidakse teha valesid järeldusi, kui neid kasutatakse hüpoteesi testides.
Kuidas heteroskedastilisust ravitakse?
Kaalutudregressioon Idee on anda suuremate dispersioonidega seotud vaatlustele väikesed kaalud, et vähendada nende jääkide ruudu ruutu. Kaalutud regressioon minimeerib kaalutud ruudu jääkide summa. Kui kasutate õigeid kaalusid, asendub heteroskedastilisus homoskedastilisusega.
