Dok heteroskedastičnost ne uzrokuje pristranost u procjenama koeficijenata, čini ih manje preciznima; niža preciznost povećava vjerojatnost da su procjene koeficijenta dalje od točne vrijednosti populacije.
Koje probleme uzrokuje heteroskedastičnost?
Heteroskedastičnost ima ozbiljne posljedice za OLS estimator. Iako OLS procjenitelj ostaje nepristran, procijenjeni SE je pogrešan. Zbog toga se ne može osloniti na intervale povjerenja i testove hipoteza. Osim toga, OLS procjenitelj više nije PLAVI.
Što učiniti ako imate heteroskedastičnost?
Postoje tri uobičajena načina za popravljanje heteroskedastičnosti:
- Transformirajte zavisnu varijablu. Jedan od načina da se popravi heteroskedastičnost je transformacija zavisne varijable na neki način. …
- Ponovo definirajte zavisnu varijablu. Drugi način da se popravi heteroskedastičnost je redefiniranje zavisne varijable. …
- Koristite ponderiranu regresiju.
Utječe li heteroskedastičnost na nepristranost?
Heteroscedastičnost uzrokuje pogrešnu specifikaciju modela i može naštetiti predviđanjima ako se ne uzme u obzir. No, suočeni s heteroskedastičnošću, procjene najmanjih kvadrata ostaju nepristrane.
Što je od ovoga istina o heteroskedastičnosti?
Što je od ovoga istinito o heteroskedastičnosti? Prisutnost nekonstantne varijance u pojmovima pogreške rezultira heteroskedastičnošću. Općenito, nekonstantna varijanca nastaje zbog prisutnosti izvanrednih vrijednosti ili ekstremnih vrijednosti poluge. Možete pogledati ovaj članak za više detalja o regresijskoj analizi.
