Ang
Heteroskedasticity ay tumutukoy sa mga sitwasyon kung saan ang pagkakaiba ng mga nalalabi ay hindi pantay sa hanay ng mga sinusukat na halaga. Kapag nagpapatakbo ng pagsusuri ng regression, ang heteroskedasticity ay nagreresulta sa hindi pantay na pagkakalat ng mga nalalabi (kilala rin bilang termino ng error).
Paano nangyayari ang heteroskedasticity?
Sa mga istatistika, ang heteroskedasticity (o heteroscedasticity) ay nangyayari kapag ang mga standard deviations ng isang hinulaang variable, na sinusubaybayan sa iba't ibang value ng isang independent variable o bilang nauugnay sa mga naunang yugto ng panahon, ay non-constant. … Madalas na lumitaw ang heteroskedasticity sa dalawang anyo: conditional at unconditional.
Ano ang mangyayari kung mayroon kang heteroskedasticity?
Kapag naroroon ang heteroscedasticity sa pagsusuri ng regression, nagiging mahirap pagkatiwalaan ang mga resulta ng pagsusuri. Sa partikular, ang heteroscedasticity ay nagpapataas sa pagkakaiba-iba ng mga pagtatantya ng coefficient ng regression, ngunit hindi ito nakuha ng modelo ng regression.
Paano nakakaapekto ang heteroskedasticity sa pagsusuri ng hypothesis?
Naaapektuhan ng heteroskedasticity ang mga resulta sa dalawang paraan: Hindi mahusay ang OLS estimator (wala itong minimum na pagkakaiba). … Ang mga karaniwang error na iniulat sa output ng SHAZAM ay hindi gumagawa ng anumang pagsasaayos para sa heteroskedasticity - kaya maaaring gumawa ng mga maling konklusyon kung gagamitin ang mga ito sa mga pagsubok sa hypothesis.
Paano ginagamot ang heteroscedasticity?
Titimbangregression Ang ideya ay magbigay ng maliliit na timbang sa mga obserbasyon na nauugnay sa mas matataas na pagkakaiba-iba upang paliitin ang kanilang mga parisukat na nalalabi. Pinaliit ng weighted regression ang kabuuan ng weighted squared residual. Kapag ginamit mo ang mga tamang timbang, ang heteroscedasticity ay mapapalitan ng homoscedasticity.
