Habang ang heteroskedasticity ay hindi nagdudulot ng bias sa mga pagtatantya ng koepisyent, ginagawa nitong hindi gaanong tumpak ang mga ito; pinapataas ng mas mababang katumpakan ang posibilidad na ang mga pagtatantya ng koepisyent ay higit pa sa tamang halaga ng populasyon.
Anong mga problema ang dulot ng heteroskedasticity?
Ang
Heteroskedasticity ay may malubhang kahihinatnan para sa OLS estimator. Bagama't nananatiling walang pinapanigan ang OLS estimator, mali ang tinantyang SE. Dahil dito, hindi maaasahan ang mga agwat ng kumpiyansa at mga pagsubok sa hypotheses. Bilang karagdagan, ang OLS estimator ay hindi na BLUE.
Ano ang gagawin mo kung mayroon kang heteroskedasticity?
May tatlong karaniwang paraan para ayusin ang heteroscedasticity:
- Ibahin ang anyo ng dependent variable. Ang isang paraan upang ayusin ang heteroscedasticity ay ang pagbabago ng dependent variable sa ilang paraan. …
- Muling tukuyin ang dependent variable. Ang isa pang paraan upang ayusin ang heteroscedasticity ay muling tukuyin ang dependent variable. …
- Gumamit ng weighted regression.
Nakakaapekto ba ang heteroskedasticity sa Unbiasedness?
Ang
Heteroscedasticity ay nagdudulot ng maling pagtutukoy ng modelo at maaaring makapinsala sa mga hula kung hindi isinasaalang-alang. Ngunit sa harap ng heteroscedasticity, ang mga pagtatantya ng least squares ay nananatiling walang kinikilingan.
Alin sa isa ang totoo tungkol sa heteroskedasticity?
Alin sa isa ang totoo tungkol sa Heteroskedasticity? Ang pagkakaroon ng hindi pare-parehong pagkakaiba sa ang mga termino ng error ay nagreresulta sa heteroskedasticity. Sa pangkalahatan, lumilitaw ang hindi pare-parehong pagkakaiba dahil sa pagkakaroon ng mga outlier o matinding halaga ng leverage. Maaari mong i-refer ang artikulong ito para sa higit pang detalye tungkol sa pagsusuri ng regression.
