Medan heteroskedasticitet inte orsakar bias i koefficientuppskattningarna, gör det dem mindre exakta; lägre precision ökar sannolikheten för att koefficientuppskattningarna är längre från det korrekta populationsvärdet.
Vilka problem orsakar heteroskedasticitet?
Heteroskedasticitet har allvarliga konsekvenser för OLS-skattaren. Även om OLS-skattaren förblir opartisk, är den uppskattade SE fel. På grund av detta kan man inte lita på konfidensintervall och hypotestest. Dessutom är OLS-uppskattaren inte längre BLÅ.
Vad gör du om du har heteroskedasticitet?
Det finns tre vanliga sätt att fixa heteroskedasticitet:
- Omvandla den beroende variabeln. Ett sätt att fixa heteroskedasticitet är att transformera den beroende variabeln på något sätt. …
- Omdefiniera den beroende variabeln. Ett annat sätt att fixa heteroskedasticitet är att omdefiniera den beroende variabeln. …
- Använd viktad regression.
Påverkar heteroskedasticitet opartiskhet?
Heteroscedasticitet orsakar felspecifikation av modellen och kan skada förutsägelser om de inte beaktas. Men inför heteroskedasticitet förblir minsta kvadraters uppskattningar opartiska.
Vilken av dem är sann om heteroskedasticitet?
Vilken av dem är sann om heteroskedasticitet? Närvaron av icke-konstant varians i feltermerna resulterar i heteroskedasticitet. I allmänhet uppstår icke-konstant varians på grund av förekomsten av extremvärden eller extrema hävstångsvärden. Du kan hänvisa till den här artikeln för mer information om regressionsanalys.
