Heteroskedasticiteti i referohet situatave ku varianca e mbetjeve është e pabarabartë mbi një gamë vlerash të matura. Kur ekzekutohet një analizë regresioni, heteroskedasticiteti rezulton në një shpërndarje të pabarabartë të mbetjeve (të njohur edhe si termi i gabimit).
Si ndodh heteroskedasticiteti?
Në statistika, heteroskedasticiteti (ose heteroskedastiteti) ndodh kur devijimet standarde të një ndryshoreje të parashikuar, të monitoruara mbi vlera të ndryshme të një ndryshoreje të pavarur ose në lidhje me periudhat e mëparshme kohore, janë jokonstante. … Heteroskedasticiteti shpesh lind në dy forma: i kushtëzuar dhe i pakushtëzuar.
Çfarë ndodh nëse keni heteroskedasticitet?
Kur heteroskedasticiteti është i pranishëm në një analizë regresioni, rezultatet e analizës bëhen të vështira për t'u besuar. Në mënyrë të veçantë, heteroskedasticiteti rrit variancën e vlerësimeve të koeficientit të regresionit, por modeli i regresionit nuk zbatohet për këtë.
Si ndikon heteroskedasticiteti në testimin e hipotezave?
Heteroskedasticiteti ndikon në rezultatet në dy mënyra: Vlerësuesi OLS nuk është efikas (nuk ka variancë minimale). … Gabimet standarde të raportuara në daljen SHAZAM nuk bëjnë ndonjë rregullim për heteroskedasticitetin - kështu që mund të bëhen përfundime të pasakta nëse ato përdoren në testet e hipotezave.
Si trajtohet heteroskedasticiteti?
Ponderuarregresioni Ideja është t'u jepet pesha të vogla vëzhgimeve të lidhura me variancat më të larta për të tkurrur mbetjet e tyre në katror. Regresioni i ponderuar minimizon shumën e mbetjeve të ponderuara në katror. Kur përdorni peshat e sakta, heteroskedasticiteti zëvendësohet nga homoskedastizmi.
