Walaupun heteroskedastisitas tidak menyebabkan berat sebelah dalam anggaran pekali, ia menjadikannya kurang tepat; ketepatan yang lebih rendah meningkatkan kemungkinan anggaran pekali lebih jauh daripada nilai populasi yang betul.
Apakah masalah yang ditimbulkan oleh heteroskedastisitas?
Heteroskedastisitas mempunyai akibat yang serius untuk OLS penganggar. Walaupun penganggar OLS kekal tidak berat sebelah, anggaran SE adalah salah. Oleh sebab itu, ujian selang keyakinan dan hipotesis tidak boleh dipercayai. Selain itu, penganggar OLS tidak lagi BIRU.
Apa yang anda lakukan jika anda mempunyai heteroskedastisitas?
Terdapat tiga cara biasa untuk membetulkan heteroskedastik:
- Ubah pembolehubah bersandar. Satu cara untuk membetulkan heteroskedastisitas ialah mengubah pembolehubah bersandar dalam beberapa cara. …
- Takrifkan semula pembolehubah bersandar. Satu lagi cara untuk menetapkan heteroskedastisitas adalah dengan mentakrifkan semula pembolehubah bersandar. …
- Gunakan regresi berwajaran.
Adakah heteroskedastisitas menjejaskan Ketidakberatan?
Heteroskedastisitas menyebabkan model salah spesifikasi dan boleh menjejaskan ramalan jika tidak diambil kira. Tetapi dalam menghadapi heteroskedastik, anggaran petak terkecil tetap tidak berat sebelah.
Manakah antara yang benar tentang heteroskedastisitas?
Manakah antara yang benar tentang Heteroskedastisitas? Kehadiran varians tidak tetap dalam istilah ralat mengakibatkan heteroskedastisitas. Secara amnya, varians tidak tetap timbul kerana kehadiran outlier atau nilai leverage yang melampau. Anda boleh merujuk artikel ini untuk butiran lanjut tentang analisis regresi.