Heteroskedasticity refererer til situationer, hvor variansen af residualerne er ulige over et interval af målte værdier. Når du kører en regressionsanalyse, resulterer heteroskedasticitet i en ulige spredning af residualerne (også kendt som fejlleddet).
Hvordan opstår heteroskedasticitet?
I statistik sker heteroskedasticitet (eller heteroskedasticitet) når standardafvigelserne for en forudsagt variabel, overvåget over forskellige værdier af en uafhængig variabel eller relateret til tidligere tidsperioder, er ikke-konstante. … Heteroskedasticitet opstår ofte i to former: betinget og ubetinget.
Hvad sker der, hvis du har heteroskedasticitet?
Når heteroskedasticitet er til stede i en regressionsanalyse, bliver analysens resultater svære at stole på. Specifikt øger heteroskedasticitet variansen af regressionskoefficientestimaterne, men regressionsmodellen tager ikke højde for dette.
Hvordan påvirker heteroskedasticitet hypotesetestning?
Heteroskedasticiteten påvirker resultaterne på to måder: OLS-estimatoren er ikke effektiv (den har ikke minimumsvarians). … Standardfejlene, der er rapporteret på SHAZAM-outputtet, foretager ikke nogen justering for heteroskedasticiteten - så der kan drages forkerte konklusioner, hvis de bruges i hypotesetest.
Hvordan behandles heteroskedasticitet?
Vægtetregression Ideen er at give små vægte til observationer forbundet med højere varianser for at formindske deres kvadratiske residualer. Vægtet regression minimerer summen af de vægtede kvadrerede residualer. Når du bruger de korrekte vægte, erstattes heteroskedasticitet med homoscedasticitet.
