Mens heteroskedasticitet ikke forårsager skævhed i koefficientestimaterne, gør det dem mindre præcise; lavere præcision øger sandsynligheden for, at koefficientestimaterne er længere fra den korrekte populationsværdi.
Hvilke problemer forårsager heteroskedasticitet?
Heteroskedasticitet har alvorlige konsekvenser for OLS-estimatoren. Selvom OLS-estimatoren forbliver upartisk, er den estimerede SE forkert. På grund af dette kan man ikke stole på konfidensintervaller og hypotesetests. Derudover er OLS-estimatoren ikke længere BLÅ.
Hvad gør du, hvis du har heteroskedasticitet?
Der er tre almindelige måder at løse heteroskedasticitet på:
- Transformer den afhængige variabel. En måde at fikse heteroskedasticitet på er at transformere den afhængige variabel på en eller anden måde. …
- Omdefiner den afhængige variabel. En anden måde at fikse heteroskedasticitet på er at omdefinere den afhængige variabel. …
- Brug vægtet regression.
Påvirker heteroskedasticitet upartiskhed?
Heteroscedasticitet forårsager modelfejlspecifikation og kan skade forudsigelser, hvis der ikke tages højde for dem. Men i lyset af heteroskedasticitet forbliver mindste kvadraters estimater uvildige.
Hvilken af dem er sand om heteroskedasticitet?
Hvilken af dem er sand om heteroskedasticitet? Tilstedeværelsen af ikke-konstant varians i fejltermerne resulterer i heteroskedasticitet. Generelt opstår ikke-konstant varians på grund af tilstedeværelsen af outliers eller ekstreme gearingsværdier. Du kan henvise til denne artikel for flere detaljer om regressionsanalyse.
