Heteroskedasticitat es refereix a situacions on la variància dels residus és desigual en un interval de valors mesurats. Quan s'executa una anàlisi de regressió, l'heterocedasticitat dóna lloc a una dispersió desigual dels residus (també conegut com a terme d'error).
Com es produeix l'heterocedasticitat?
A les estadístiques, l'heterocedasticitat (o heteroscedasticitat) es produeix quan les desviacions estàndard d'una variable prevista, controlades sobre diferents valors d'una variable independent o en relació amb períodes de temps anteriors, no són constants. … L'heterocedasticitat sorgeix sovint de dues formes: condicional i incondicional.
Què passa si teniu heterocedasticitat?
Quan l'heteroscedasticitat està present en una anàlisi de regressió, els resultats de l'anàlisi es fan difícils de confiar. Concretament, l'heteroscedasticitat augmenta la variància de les estimacions del coeficient de regressió, però el model de regressió no ho recull.
Com afecta l'heterocedasticitat a la prova d'hipòtesis?
L'heterocedasticitat afecta els resultats de dues maneres: L'estimador MCO no és eficient (no té una variància mínima). … Els errors estàndard reportats a la sortida SHAZAM no fan cap ajust per a l'heterocedasticitat, de manera que es poden fer conclusions incorrectes si s'utilitzen en proves d'hipòtesis.
Com es tracta l'heteroscedasticitat?
Ponderatregressió La idea és donar petits pesos a les observacions associades amb variàncies més altes per reduir els seus residus quadrats. La regressió ponderada minimitza la suma dels residus quadrats ponderats. Quan utilitzeu els pesos correctes, l'heteroscedasticitat se substitueix per l'homoscedasticitat.
