I když heteroskedasticita nezpůsobuje zkreslení v odhadech koeficientů, činí je méně přesnými; nižší přesnost zvyšuje pravděpodobnost, že odhady koeficientů jsou dále od správné hodnoty populace.
Jaké problémy způsobuje heteroskedasticita?
Heteroskedasticita má vážné důsledky pro OLS estimator. Přestože odhad OLS zůstává nestranný, odhadovaný SE je nesprávný. Z tohoto důvodu nelze spoléhat na intervaly spolehlivosti a testy hypotéz. Navíc odhad OLS již není MODRÁ.
Co děláte, když máte heteroskedasticitu?
Existují tři běžné způsoby, jak napravit heteroskedasticitu:
- Transformujte závislou proměnnou. Jedním ze způsobů, jak napravit heteroskedasticitu, je nějakým způsobem transformovat závislou proměnnou. …
- Předefinujte závislou proměnnou. Dalším způsobem, jak opravit heteroskedasticitu, je předefinovat závislou proměnnou. …
- Použijte váženou regresi.
Ovlivňuje heteroskedasticita nezaujatost?
Heteroscedasticita způsobuje nesprávnou specifikaci modelu a může poškodit předpovědi, pokud nebude zohledněna. Ale tváří v tvář heteroskedasticitě odhady nejmenších čtverců zůstávají nezaujaté.
Co z toho je pravda o heteroskedasticitě?
Co z toho je pravdivé o heteroskedasticitě? Přítomnost nekonstantního rozptylu v chybových členech vede k heteroskedasticitě. Obecně nekonstantní rozptyl vzniká kvůli přítomnosti odlehlých hodnot nebo extrémních hodnot pákového efektu. Další podrobnosti o regresní analýze naleznete v tomto článku.
