Heteroskedasticitet hänvisar till situationer där variansen för residualerna är ojämn över ett intervall av uppmätta värden. När du kör en regressionsanalys resulterar heteroskedasticitet i en ojämn spridning av residualerna (även känd som feltermen).
Hur uppstår heteroskedasticitet?
I statistik inträffar heteroskedasticitet (eller heteroskedasticitet) när standardavvikelserna för en förutsagd variabel, övervakad över olika värden på en oberoende variabel eller relaterad till tidigare tidsperioder, är icke-konstanta. … Heteroskedasticitet uppstår ofta i två former: villkorlig och ovillkorlig.
Vad händer om du har heteroskedasticitet?
När heteroskedasticitet förekommer i en regressionsanalys blir resultaten av analysen svåra att lita på. Specifikt, heteroskedasticitet ökar variansen för uppskattningarna av regressionskoefficienten, men regressionsmodellen tar inte hänsyn till detta.
Hur påverkar heteroskedasticitet hypotestestning?
Heteroskedasticiteten påverkar resultaten på två sätt: OLS-estimatorn är inte effektiv (den har ingen minsta varians). … Standardfelen som rapporteras på SHAZAM-utgången gör ingen justering för heteroskedasticiteten - så felaktiga slutsatser kan dras om de används i hypotestest.
Hur behandlas heteroskedasticitet?
Viktadregression Idén är att ge små vikter till observationer associerade med högre varianser för att krympa deras kvadratiska residualer. Viktad regression minimerar summan av de viktade kvadrerade residualerna. När du använder rätt vikter ersätts heteroskedasticitet med homoskedasticitet.
