heteroskedasticity በ Coefficient ግምቶች ላይ አድልዎ ባይፈጥርም፣ ትክክለኛነታቸው ያነሰ ያደርጋቸዋል። ዝቅተኛ ትክክለኛነት የተመጣጠነ ግምቶች ከትክክለኛው የህዝብ እሴት የበለጠ የመሆን እድሉን ይጨምራል።
Heteroskedasticity ምን ችግሮች ያስከትላል?
Heteroskedasticity ለ OLS ገማች ከባድ መዘዝ አለው። ምንም እንኳን የ OLS ግምታዊ አድሎአዊ ባይሆንም፣ የተገመተው SE ስህተት ነው። በዚህ ምክንያት, የመተማመን ክፍተቶች እና መላምቶች ሙከራዎች ሊታመኑ አይችሉም. በተጨማሪም፣ የOLS ገማች ከአሁን በኋላ ሰማያዊ አይደለም።
heteroskedasticity ካለዎት ምን ያደርጋሉ?
Heteroscedasticity ለማስተካከል ሦስት የተለመዱ መንገዶች አሉ፡
- ጥገኛውን ተለዋዋጭ ይለውጡ። heteroscedasticity ለማስተካከል አንዱ መንገድ ጥገኛ ተለዋዋጭ በሆነ መንገድ መለወጥ ነው። …
- ጥገኛ ተለዋዋጭን እንደገና ይግለጹ። heterroscedasticity የሚስተካከልበት ሌላው መንገድ ጥገኛውን ተለዋዋጭ እንደገና መወሰን ነው. …
- የክብደት መመለሻ ይጠቀሙ።
heteroskedasticity አድሎአዊነትን ይነካል?
Heteroscedasticity የሞዴሉን የተሳሳተ መግለጫ ያስከትላል እና ካልተያዘ ትንበያዎችን ሊጎዳ ይችላል። ነገር ግን ከሄትሮሴዳስቲክቲዝም አንጻር የ የታናሹ ካሬዎች ግምቶች አድልዎ አልባ ሆነው ይቆያሉ።
ስለ heteroskedasticity እውነት የሆነው የቱ ነው?
ስለ Heteroskedasticity ከመካከላቸው የትኛው እውነት ነው? ቋሚ ያልሆነ ልዩነት በ ውስጥ መኖሩ የስህተቱ ቃላቶች heterroskedasticity ያስከትላሉ። ባጠቃላይ፣ የማያቋርጥ ልዩነት የሚመነጨው ከውጪዎች ወይም ከፍተኛ ጥቅም ላይ የሚውሉ እሴቶች በመኖራቸው ነው። ስለ ሪግሬሽን ትንተና ለበለጠ ዝርዝር ይህንን ጽሑፍ ማየት ይችላሉ.
