Dok heteroskedastičnost ne uzrokuje pristrasnost u procjenama koeficijenata, čini ih manje preciznim; niža preciznost povećava vjerovatnoću da su procjene koeficijenta dalje od tačne vrijednosti populacije.
Koje probleme uzrokuje heteroskedastičnost?
Heteroskedastičnost ima ozbiljne posljedice za OLS estimator. Iako OLS procjenitelj ostaje nepristrasan, procijenjeni SE je pogrešan. Zbog toga se ne može osloniti na intervale pouzdanosti i testove hipoteza. Osim toga, OLS procjenitelj više nije PLAVI.
Šta radite ako imate heteroskedastičnost?
Postoje tri uobičajena načina da se popravi heteroskedastičnost:
- Transformirajte zavisnu varijablu. Jedan od načina da se popravi heteroskedastičnost je transformacija zavisne varijable na neki način. …
- Redefinirajte zavisnu varijablu. Drugi način da se popravi heteroskedastičnost je redefinisanje zavisne varijable. …
- Koristite ponderisanu regresiju.
Da li heteroskedastičnost utiče na nepristrasnost?
Heteroscedastičnost uzrokuje pogrešnu specifikaciju modela i može naštetiti predviđanjima ako se ne uzme u obzir. Ali u suočenju sa heteroskedastičnostima procjene najmanjih kvadrata ostaju nepristrasne.
Šta je od ovoga istina o heteroskedastičnosti?
Šta je od ovoga istinita o heteroskedastičnosti? Prisustvo nekonstantne varijanse u terminima greške rezultira heteroskedastičnošću. Općenito, nekonstantna varijansa nastaje zbog prisustva odstupanja ili ekstremnih vrijednosti poluge. Možete pogledati ovaj članak za više detalja o regresijskoj analizi.
