Ndërsa heteroskedasticiteti nuk shkakton paragjykim në vlerësimet e koeficientëve, ai i bën ato më pak të sakta; saktësia më e ulët rrit gjasat që vlerësimet e koeficientëve të jenë më larg nga vlera e saktë e popullsisë.
Çfarë problemesh shkakton heteroskedasticiteti?
Heteroskedasticiteti ka pasoja serioze për vlerësuesin OLS. Megjithëse vlerësuesi OLS mbetet i paanshëm, SE-ja e vlerësuar është e gabuar. Për shkak të kësaj, nuk mund të mbështetemi në intervalet e besimit dhe testet e hipotezave. Për më tepër, vlerësuesi OLS nuk është më BLU.
Çfarë bëni nëse keni heteroskedasticitet?
Ka tre mënyra të zakonshme për të rregulluar heteroskedasticitetin:
- Transformoni variablin e varur. Një mënyrë për të rregulluar heteroskedasticitetin është transformimi i ndryshores së varur në një farë mënyre. …
- Ripërcaktoni variablin e varur. Një mënyrë tjetër për të rregulluar heteroskedasticitetin është ripërcaktimi i ndryshores së varur. …
- Përdor regresionin e peshuar.
A ndikon heteroskedasticiteti në paanshmërinë?
Heteroskedasticiteti shkakton keqspecifikim të modelit dhe mund të dëmtojë parashikimet nëse nuk merren parasysh. Por përballë heteroskedasticitetit, vlerësimet katrorët më të vegjël mbeten të paanshëm.
Cila prej tyre është e vërtetë për heteroskedasticitetin?
Cila prej tyre është e vërtetë për Heteroskedasticitetin? Prania e variancës jokonstante në termat e gabimitrezulton në heteroskedasticitet. Në përgjithësi, varianca jokonstante lind për shkak të pranisë së vlerave të jashtme ose të vlerave ekstreme të levës. Ju mund t'i referoheni këtij artikulli për më shumë detaje rreth analizës së regresionit.
