Heteroskedasticitāte attiecas uz situācijām, kurās atlikumu dispersija ir nevienlīdzīga izmērīto vērtību diapazonā. Veicot regresijas analīzi, heteroskedastiskums rada nevienlīdzīgu atlikumu izkliedi (pazīstams arī kā kļūdas termins).
Kā notiek heteroskedastiskums?
Statistikā heteroskedastiskums (vai heteroskedastiskums) notiek kad prognozētā mainīgā standarta novirzes, ko uzrauga dažādās neatkarīga mainīgā vērtībās vai saistībā ar iepriekšējiem laika periodiem, nav nemainīgas. … Heteroskedastiskums bieži izpaužas divos veidos: nosacītā un beznosacījuma.
Kas notiek, ja jums ir heteroskedastiska?
Kad regresijas analīzē ir sastopama heteroskedastitāte, analīzes rezultātiem kļūst grūti uzticēties. Konkrēti, heteroskedastiskums palielina regresijas koeficienta aprēķinu dispersiju, bet regresijas modelis to neņem vērā.
Kā heteroskedasticitāte ietekmē hipotēžu pārbaudi?
Heteroskedastiskums ietekmē rezultātus divos veidos: OLS novērtētājs nav efektīvs (tam nav minimālās dispersijas). … Standarta kļūdas, par kurām ziņots SHAZAM izvadē, neveicina heteroskedastiskuma korekcijas, tāpēc var tikt izdarīti nepareizi secinājumi, ja tos izmanto hipotēžu pārbaudēs.
Kā tiek ārstēta heteroskedastitāte?
Svērtsregresija Ideja ir piešķirt nelielu svaru novērojumiem, kas saistīti ar lielākām novirzēm, lai samazinātu to atlikuma kvadrātā. Svērtā regresija samazina svērto kvadrātu atlikuma summu. Izmantojot pareizos svarus, heteroskedastiskums tiek aizstāts ar homoskedastitāti.
