Гетероскедастичность относится к ситуациям, в которых дисперсия остатков неодинакова в диапазоне измеренных значений. При выполнении регрессионного анализа гетероскедастичность приводит к неравному разбросу остатков (также известному как член ошибки).
Как возникает гетероскедастичность?
В статистике гетероскедастичность (или гетероскедастичность) имеет место, когда стандартные отклонения прогнозируемой переменной, отслеживаемые по различным значениям независимой переменной или относящиеся к предыдущим периодам времени, непостоянны. … Гетероскедастичность часто возникает в двух формах: условной и безусловной.
Что произойдет, если у вас гетероскедастичность?
Когда в регрессионном анализе присутствует гетероскедастичность, его результатам становится трудно доверять. В частности, гетероскедастичность увеличивает дисперсию оценок коэффициентов регрессии, но регрессионная модель этого не учитывает.
Как гетероскедастичность влияет на проверку гипотез?
Гетероскедастичность влияет на результаты двумя способами: Оценщик МНК неэффективен (у него нет минимальной дисперсии). … Стандартные ошибки, сообщаемые в выходных данных SHAZAM, не учитывают гетероскедастичность, поэтому могут быть сделаны неверные выводы, если они используются в тестах гипотез.
Как лечится гетероскедастичность?
Взвешенныйрегрессия Идея состоит в том, чтобы придать малые веса наблюдениям, связанным с более высокими отклонениями, чтобы уменьшить их квадраты невязок. Взвешенная регрессия минимизирует сумму взвешенных квадратов остатков. При использовании правильных весов гетероскедастичность заменяется гомоскедастичностью.
