ในขณะที่ heteroskedasticity ไม่ได้ทำให้เกิดอคติในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ มันทำให้พวกเขาแม่นยำน้อยลง ความแม่นยำที่ต่ำกว่าจะเพิ่มโอกาสที่ค่าประมาณสัมประสิทธิ์จะเพิ่มเติมจากค่าประชากรที่ถูกต้อง
heteroskedasticity ทำให้เกิดปัญหาอะไร
Heteroskedasticity มีผลกระทบร้ายแรงสำหรับ OLS estimator แม้ว่าตัวประมาณค่า OLS จะยังคงเป็นกลาง แต่ค่า SE โดยประมาณนั้นผิด ด้วยเหตุนี้ การทดสอบช่วงความเชื่อมั่นและสมมติฐานจึงไม่สามารถอ้างอิงได้ นอกจากนี้ ตัวประมาณค่า OLS จะไม่เป็นสีน้ำเงินอีกต่อไป
คุณจะทำอย่างไรถ้าคุณมี heteroskedasticity?
มีสามวิธีทั่วไปในการแก้ไข heteroscedasticity:
- แปลงตัวแปรตาม วิธีหนึ่งในการแก้ไข heteroscedasticity คือการแปลงตัวแปรตามในทางใดทางหนึ่ง …
- กำหนดตัวแปรตามใหม่ อีกวิธีหนึ่งในการแก้ไข heteroscedasticity คือการกำหนดตัวแปรตามใหม่ …
- ใช้ถดถอยถ่วงน้ำหนัก
heteroskedasticity ส่งผลกระทบต่อความไม่เอนเอียงหรือไม่
Heteroscedasticity ทำให้เกิดความจำเพาะของโมเดล และอาจส่งผลเสียต่อการคาดคะเนหากไม่คำนึงถึง แต่ในการเผชิญกับความแตกต่าง ค่าประมาณกำลังสองน้อยที่สุดยังคงเป็นกลาง.
ข้อใดเป็นจริงเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างกัน
Heteroskedasticity อันไหนจริง? การมีอยู่ของความแปรปรวนไม่คงที่ใน เงื่อนไขข้อผิดพลาดส่งผลให้เกิด heteroskedasticity โดยทั่วไป ความแปรปรวนที่ไม่คงที่เกิดขึ้นเนื่องจากการมีอยู่ของค่าผิดปกติหรือค่าเลเวอเรจที่รุนแรง คุณสามารถอ้างอิงบทความนี้สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์การถดถอย