În timp ce heteroskedasticitatea nu provoacă prejudecăți în estimările coeficienților, le face mai puțin precise; o precizie mai mică crește probabilitatea ca estimările coeficientului să fie mai departe de valoarea corectă a populației.
Ce probleme provoacă heteroscedasticitatea?
Heteroskedasticitatea are consecințe grave pentru estimatorul OLS. Deși estimatorul MCO rămâne imparțial, SE estimat este greșit. Din acest motiv, testele de intervale de încredere și ipoteze nu pot fi bazate. În plus, estimatorul MCO nu mai este ALBASTRU.
Ce faci dacă ai heteroscedasticitate?
Există trei moduri comune de a remedia heteroscedasticitatea:
- Transformați variabila dependentă. O modalitate de a remedia heteroscedasticitatea este transformarea variabilei dependente într-un fel. …
- Redefiniți variabila dependentă. O altă modalitate de a remedia heteroscedasticitatea este redefinirea variabilei dependente. …
- Utilizați regresia ponderată.
Afectează heteroscedasticitatea imparțialitatea?
Heteroscedasticitatea cauzează specificarea greșită a modelului și poate afecta predicțiile dacă nu este luată în considerare. Dar, în fața heteroscedasticității, estimările pentru pentru cele mai mici pătrate rămân imparțial.
Care dintre ele este adevărată despre heteroscedasticitate?
Care dintre ele este adevărată despre heteroskedasticitate? Prezența unei variații non-constante în termenii de eroare duce la heteroscedasticitate. În general, variația neconstantă apare din cauza prezenței unor valori aberante sau a valorilor de levier extreme. Puteți consulta acest articol pentru mai multe detalii despre analiza regresiei.
