heteroskedastiklik əmsal təxminlərində qərəzliliyə səbəb olmasa da, onları daha az dəqiq edir; aşağı dəqiqlik əmsal təxminlərinin düzgün populyasiya dəyərindən uzaq olması ehtimalını artırır.
Heteroskedastiklik hansı problemlərə səbəb olur?
Heteroskedastikliyin OLS qiymətləndiricisi üçün ciddi nəticələri var. OLS qiymətləndiricisi qərəzsiz qalsa da, təxmin edilən SE səhvdir. Bu səbəbdən etimad intervalları və hipotez testlərinə etibar etmək olmaz. Bundan əlavə, OLS qiymətləndiricisi artıq MAVİ deyil.
Heteroskedastikanız varsa nə edirsiniz?
Heteroskedastikliyi düzəltməyin üç ümumi yolu var:
- Asılı dəyişəni çevirin. Heteroskedastikliyi düzəltməyin bir yolu asılı dəyişəni hansısa şəkildə çevirməkdir. …
- Asılı dəyişəni yenidən təyin edin. Heteroskedastikliyi düzəltməyin başqa bir yolu asılı dəyişəni yenidən təyin etməkdir. …
- Çəkili reqressiyadan istifadə edin.
Heteroskedastiklik Qərəzsizliyə təsir edirmi?
Heteroskedastiklik modelin yanlış dəqiqləşdirilməsinə səbəb olur və nəzərə alınmasa, proqnozlara zərər verə bilər. Lakin heteroskedastiklik qarşısında ən kiçik kvadratlar təxminləri qərəzsiz qalır.
Heteroskedastiklik haqqında bunlardan hansı doğrudur?
Heteroskedastiklik haqqında bunlardan hansı doğrudur? xəta şərtlərində qeyri-sabit variasiyanın olması heteroskedastika ilə nəticələnir. Ümumiyyətlə, qeyri-sabit dispersiya kənar göstəricilərin və ya həddindən artıq leverage dəyərlərinin olması səbəbindən yaranır. Reqressiya təhlili haqqında daha ətraflı məlumat üçün bu məqaləyə müraciət edə bilərsiniz.
