Heteroskedasticity đề cập đến các tình huốngtrong đó phương sai của các phần dư là không bằng nhau trên một phạm vi giá trị đo được. Khi chạy phân tích hồi quy, phương sai thay đổi dẫn đến sự phân tán không bằng nhau của các phần dư (còn được gọi là thuật ngữ lỗi).
Phương sai thay đổi xảy ra như thế nào?
Trong thống kê, phương sai thay đổi (hay phương sai thay đổi) xảy rakhi độ lệch chuẩn của một biến dự đoán, được theo dõi trên các giá trị khác nhau của một biến độc lập hoặc liên quan đến các khoảng thời gian trước đó, không phải là hằng số. … Dị biến đổi co giãn thường phát sinh ở hai dạng: có điều kiện và không có điều kiện.
Điều gì xảy ra nếu bạn có phương sai thay đổi?
Khi phương sai thay đổi xuất hiện trong phân tích hồi quy, kết quả phân tích trở nên khó tin cậy. Cụ thể, phương sai phương sailàm tăng phương sai của các ước tính hệ số hồi quy, nhưng mô hình hồi quy không hiểu điều này.
Phương sai thay đổi ảnh hưởng đến việc kiểm tra giả thuyết như thế nào?
Phương sai thay đổi ảnh hưởng đến kết quả theo hai cách:Công cụ ước lượng OLS không hiệu quả(nó không có phương sai tối thiểu). … Các lỗi tiêu chuẩn được báo cáo trên đầu ra SHAZAM không thực hiện bất kỳ điều chỉnh nào đối với phương sai thay đổi - vì vậy có thể đưa ra kết luận không chính xác nếu chúng được sử dụng trong các thử nghiệm giả thuyết.
Phương sai thay đổi được xử lý như thế nào?
Có trọng lượnghồi quy Ý tưởng là cung cấp trọng số nhỏ cho các quan sát liên quan đến phương sai cao hơn để thu nhỏ phần dư bình phương của chúng. Hồi quy có trọng số tối thiểu hóa tổng các phần dư bình phương có trọng số. Khi bạn sử dụng các trọng số chính xác, phương sai thay đổi được thay thế bằng phương sai thay đổi.
