Heteroskedastiškumas reiškia situacijas, kai likučių dispersija yra nevienoda išmatuotų verčių diapazone. Atliekant regresijos analizę, heteroskedastiškumas lemia nevienodą likučių išsibarstymą (taip pat žinomas kaip klaidos terminas).
Kaip pasireiškia heteroskedastiškumas?
Statistikoje heteroskedastiškumas (arba heteroskedastiškumas) atsiranda kai prognozuojamo kintamojo standartiniai nuokrypiai, stebimi skirtingomis nepriklausomo kintamojo reikšmėmis arba susiję su ankstesniais laikotarpiais, yra nepastovus. … Heteroskedastiškumas dažnai pasireiškia dviem formomis: sąlyginiu ir besąlyginiu.
Kas atsitiks, jei turite heteroskedastiškumą?
Kai regresinėje analizėje yra heteroskedastikos, analizės rezultatais tampa sunku pasitikėti. Tiksliau, heteroskedastiškumas didina regresijos koeficiento įverčių dispersiją, tačiau regresijos modelis to nepaiso.
Kaip heteroskedastiškumas veikia hipotezių tikrinimą?
Heteroskedastiškumas įtakoja rezultatus dviem būdais: OLS įvertis nėra efektyvus (jis neturi minimalios dispersijos). … Standartinės klaidos, pateiktos SHAZAM išvestyje, nekoreguoja heteroskedastiškumo, todėl gali būti padarytos neteisingos išvados, jei jos naudojamos hipotezių testuose.
Kaip gydomas heteroskedastiškumas?
Svertinisregresija Idėja yra suteikti mažus svorius stebėjimams, susijusiems su didesnėmis dispersijomis, kad būtų sumažintos jų kvadratinės liekanos. Svertinė regresija sumažina svertinių kvadratų likučių sumą. Kai naudojate teisingus svorius, heteroskedastiškumas pakeičiamas homoskedastiškumu.
