Heteroskedastisitas merujuk kepada situasi di mana varians baki adalah tidak sama pada julat nilai yang diukur. Apabila menjalankan analisis regresi, heteroskedastisitas menghasilkan taburan sisa yang tidak sama rata (juga dikenali sebagai istilah ralat).
Bagaimanakah heteroskedastisitas berlaku?
Dalam statistik, heteroskedastisitas (atau heteroskedastisitas) berlaku apabila sisihan piawai pembolehubah yang diramalkan, dipantau pada nilai berbeza pembolehubah bebas atau berkaitan dengan tempoh masa sebelumnya, adalah tidak tetap. … Heteroskedastisitas sering timbul dalam dua bentuk: bersyarat dan tidak bersyarat.
Apakah yang berlaku jika anda mempunyai heteroskedastisitas?
Apabila heteroskedastisitas hadir dalam analisis regresi, hasil analisis menjadi sukar untuk dipercayai. Khususnya, heteroskedastisitas meningkatkan varians anggaran pekali regresi, tetapi model regresi tidak mengambil kira perkara ini.
Bagaimanakah heteroskedastisitas mempengaruhi ujian hipotesis?
Heteroskedastisitas mempengaruhi keputusan dalam dua cara: Penganggar OLS tidak cekap (ia tidak mempunyai varians minimum). … Ralat standard yang dilaporkan pada output SHAZAM tidak membuat sebarang pelarasan untuk heteroskedastisitas - jadi kesimpulan yang salah mungkin dibuat jika ia digunakan dalam ujian hipotesis.
Bagaimanakah heteroskedastisitas dirawat?
Ditimbangregresi Ideanya adalah untuk memberikan pemberat kecil kepada pemerhatian yang dikaitkan dengan varians yang lebih tinggi untuk mengecilkan sisa kuasa duanya. Regresi berwajaran meminimumkan jumlah baki kuasa dua berwajaran. Apabila anda menggunakan pemberat yang betul, heteroskedastisitas digantikan dengan homoskedastisitas.
