Heteroskedastisuus viittaa tilanteisiin, joissa residuaalien varianssi on epätasainen mittausarvojen alueella. Regressioanalyysiä suoritettaessa heteroskedastisuus johtaa residuaalien epätasaiseen hajoamiseen (tunnetaan myös virheterminä).
Miten heteroskedastisuus tapahtuu?
Tilastossa heteroskedastisuus (tai heteroskedastisuus) tapahtuu kun ennustetun muuttujan keskihajonnat, joita seurataan itsenäisen muuttujan eri arvojen yli tai aikaisempien ajanjaksojen suhteen, ovat epävakioituja. … Heteroskedastisuus ilmenee usein kahdessa muodossa: ehdollinen ja ehdoton.
Mitä tapahtuu, jos sinulla on heteroskedastiisuutta?
Kun heteroskedastisuus on läsnä regressioanalyysissä, analyysin tuloksista tulee vaikea luottaa. Erityisesti heteroskedastisuus lisää regressiokerroinestimaattien varianssia, mutta regressiomalli ei ota tätä vastaan.
Miten heteroskedastisuus vaikuttaa hypoteesien testaamiseen?
Heteroskedastisuus vaikuttaa tuloksiin kahdella tavalla: OLS-estimaattori ei ole tehokas (sillä ei ole minimivarianssia). … SHAZAM-ulostulossa raportoidut standardivirheet eivät tee mitään säätöä heteroskedastisuudelle - joten voidaan tehdä vääriä johtopäätöksiä, jos niitä käytetään hypoteesitesteissä.
Miten heteroskedastisuutta hoidetaan?
Painotetturegressio Ajatuksena on antaa pienet painot havainnoille, jotka liittyvät suurempiin variansseihin, jotta niiden neliöityjä jäännöksiä pienennetään. Painotettu regressio minimoi painotettujen neliöjen summan. Kun käytät oikeita painoja, heteroskedastisuus korvataan homoskedastisuudella.
