Lai gan heteroskedasticitāte neizraisa neobjektivitāti koeficientu aprēķinos, tas padara tos mazāk precīzus; zemāka precizitāte palielina varbūtību, ka koeficientu aprēķini ir tālāki no pareizās populācijas vērtības.
Kādas problēmas rada heteroskedastiskums?
Heteroskedasticitātei ir nopietnas sekas OLS novērtētājam. Lai gan OLS novērtētājs joprojām ir objektīvs, aprēķinātā SE ir nepareiza. Šī iemesla dēļ nevar paļauties uz ticamības intervāliem un hipotēžu testiem. Turklāt OLS novērtētājs vairs nav ZILS.
Ko jūs darāt, ja jums ir heteroskedastiska?
Ir trīs izplatīti veidi, kā novērst heteroskedastiskumu:
- Pārveidojiet atkarīgo mainīgo. Viens veids, kā noteikt heteroskedasticitāti, ir kaut kādā veidā pārveidot atkarīgo mainīgo. …
- Atkārtoti definējiet atkarīgo mainīgo. Vēl viens veids, kā noteikt heteroskedasticitāti, ir no jauna definēt atkarīgo mainīgo. …
- Izmantojiet svērto regresiju.
Vai heteroskedastiskums ietekmē objektīvumu?
Heteroscedasticitāte izraisa nepareizas modeļa specifikācijas un var kaitēt prognozēm, ja tā netiek ņemta vērā. Taču heteroskedastisma apstākļos mazāko kvadrātu aprēķini paliek objektīvi.
Kurš no tiem ir patiess attiecībā uz heteroskedastiskumu?
Kurš no tiem ir patiess attiecībā uz Heteroskedastiskumu? Nepastāvīgas dispersijas klātbūtnekļūdu terminos izraisa heteroskedastiskumu. Parasti nepastāvīgas dispersijas rodas no ārpuses vai ekstrēmu sviras vērtību klātbūtnes. Šajā rakstā varat skatīt sīkāku informāciju par regresijas analīzi.
