Hoewel heteroskedasticiteit geen vertekening in de coëfficiëntschattingen veroorzaakt, maakt het ze wel minder nauwkeurig; lagere precisie vergroot de kans dat de coëfficiëntschattingen verder van de juiste populatiewaarde verwijderd zijn.
Welke problemen veroorzaakt heteroskedasticiteit?
Heteroskedasticiteit heeft ernstige gevolgen voor de OLS-schatter. Hoewel de OLS-schatter onbevooroordeeld blijft, is de geschatte SE verkeerd. Hierdoor kan niet worden vertrouwd op betrouwbaarheidsintervallen en hypothesetests. Bovendien is de OLS-schatter niet langer BLAUW.
Wat doe je als je heteroskedasticiteit hebt?
Er zijn drie veelvoorkomende manieren om heteroscedasticiteit op te lossen:
- Transformeer de afhankelijke variabele. Een manier om heteroscedasticiteit op te lossen, is door de afhankelijke variabele op de een of andere manier te transformeren. …
- Definieer de afhankelijke variabele opnieuw. Een andere manier om heteroscedasticiteit op te lossen, is door de afhankelijke variabele opnieuw te definiëren. …
- Gebruik gewogen regressie.
Heeft heteroskedasticiteit invloed op onpartijdigheid?
Heteroscedasticiteit veroorzaakt een verkeerde specificatie van het model en kan voorspellingen schaden als er geen rekening mee wordt gehouden. Maar ondanks heteroscedasticiteit blijven de least squares-schattingen onbevooroordeeld.
Welke van de twee is waar over heteroskedasticiteit?
Welke van de twee is waar over heteroskedasticiteit? De aanwezigheid van niet-constante variantie in de fouttermen resulteert in heteroskedasticiteit. Over het algemeen ontstaat niet-constante variantie vanwege de aanwezigheid van uitbijters of extreme hefboomwaarden. U kunt dit artikel raadplegen voor meer informatie over regressieanalyse.
