მიუხედავად იმისა, რომ ჰეტეროსკედასტიურობა არ იწვევს მიკერძოებას კოეფიციენტების შეფასებაში, ეს მათ ნაკლებად ზუსტს ხდის; დაბალი სიზუსტე ზრდის იმის ალბათობას, რომ კოეფიციენტების შეფასებები უფრო შორს არის სწორი პოპულაციის მნიშვნელობიდან.
რა პრობლემებს იწვევს ჰეტეროსკედასტიურობა?
ჰეტეროსკედასტიურობას აქვს სერიოზული შედეგები OLS შემფასებელი. მიუხედავად იმისა, რომ OLS შემფასებელი რჩება მიუკერძოებელი, სავარაუდო SE არასწორია. ამის გამო, ნდობის ინტერვალებსა და ჰიპოთეზების ტესტებს ვერ დაეყრდნობა. გარდა ამისა, OLS შემფასებელი აღარ არის ლურჯი.
რას აკეთებთ თუ გაქვთ ჰეტეროსკედასტიურობა?
ჰეტეროსცედასტიურობის გამოსწორების სამი გავრცელებული გზაა:
- დამოკიდებული ცვლადის ტრანსფორმაცია. ჰეტეროსკედასტიურობის დაფიქსირების ერთ-ერთი გზაა დამოკიდებული ცვლადის რაიმე სახით გარდაქმნა. …
- დამოკიდებული ცვლადის ხელახლა განსაზღვრა. ჰეტეროსკედასტიურობის დაფიქსირების კიდევ ერთი გზაა დამოკიდებული ცვლადის ხელახალი განსაზღვრა. …
- გამოიყენეთ შეწონილი რეგრესია.
მოქმედებს თუ არა ჰეტეროსკედასტიურობა მიუკერძოებლობაზე?
ჰეტეროსკედასტიურობა იწვევს მოდელის არასწორ დაზუსტებას და შეიძლება ზიანი მიაყენოს პროგნოზებს, თუ არ არის გათვალისწინებული. მაგრამ ჰეტეროსკედასტიურობის პირობებში უმცირესი კვადრატების შეფასებები მიუკერძოებელი რჩება.
რომელია ჭეშმარიტი ჰეტეროსკედასტიურობის შესახებ?
რომელია ჭეშმარიტი ჰეტეროსკედასტიურობის შესახებ? არამუდმივი დისპერსიის არსებობაშეცდომის ტერმინებში იწვევს ჰეტეროსკედასტიურობას. ზოგადად, არამუდმივი დისპერსია წარმოიქმნება გამოკვეთის ან უკიდურესი ბერკეტის მნიშვნელობების არსებობის გამო. რეგრესიის ანალიზის შესახებ უფრო დეტალურად შეგიძლიათ მიმართოთ ამ სტატიას.
