Vaikka heteroskedastisuus ei aiheuta harhaa kertoimen arvioissa, se tekee niistä vähemmän tarkkoja; pienempi tarkkuus lisää todennäköisyyttä, että kertoimen estimaatit ovat kauempana oikeasta perusjoukon arvosta.
Mitä ongelmia heteroskedastisuus aiheuttaa?
Heteroskedastisuudella on vakavia seurauksia OLS-estimaattorille. Vaikka OLS-estimaattori pysyy puolueettomana, arvioitu SE on väärä. Tämän vuoksi luottamusväliin ja hypoteesitesteihin ei voida luottaa. Lisäksi OLS-estimaattori ei ole enää SININEN.
Mitä teet jos sinulla on heteroskedastiisuutta?
On kolme yleistä tapaa korjata heteroskedastisuus:
- Muunna riippuva muuttuja. Yksi tapa korjata heteroskedastisuus on muuntaa riippuva muuttuja jollakin tavalla. …
- Määritä riippuva muuttuja uudelleen. Toinen tapa korjata heteroskedastisuus on määrittää riippuva muuttuja uudelleen. …
- Käytä painotettua regressiota.
Vaikuttaako heteroskedastiisuus puolueettomuuteen?
Heteroskedastisuus aiheuttaa mallin virheellisiä määrityksiä ja voi vahingoittaa ennusteita, jos sitä ei huomioida. Mutta heteroskedastisuuden edessä pienimpien neliöiden arviot pysyvät puolueettomana.
Mikä niistä on totta heteroskedastisyydestä?
Mikä heteroskedastisuudesta on totta? Epävakiovarianssin esiintyminen virhetermeissä johtaa heteroskedastisyyteen. Yleensä epävakiovarianssi johtuu poikkeamien tai äärimmäisten vipuvaikutusarvojen esiintymisestä. Tässä artikkelissa on lisätietoja regressioanalyysistä.
