Si bé la heteroskedasticitat no provoca biaix en les estimacions dels coeficients, sí que les fa menys precises; una precisió més baixa augmenta la probabilitat que les estimacions del coeficient estiguin més allunyades del valor de població correcte.
Quins problemes provoca l'heterocedasticitat?
L'heteroskedasticitat té conseqüències greus per a l'estimador OLS. Tot i que l'estimador MCO continua sense esbiaixament, l'ES estimat és incorrecte. Per això, no es pot confiar en els intervals de confiança i les proves d'hipòtesis. A més, l'estimador MCO ja no és BLAU.
Què fas si tens heterocedasticitat?
Hi ha tres maneres habituals de solucionar l'heteroscedasticitat:
- Transformar la variable dependent. Una manera de solucionar l'heteroscedasticitat és transformar la variable dependent d'alguna manera. …
- Redefinir la variable dependent. Una altra manera de solucionar l'heteroscedasticitat és redefinir la variable dependent. …
- Utilitza la regressió ponderada.
L'heterocedasticitat afecta la imparcialitat?
L'heteroscedasticitat provoca una especificació incorrecta del model i pot perjudicar les prediccions si no es té en compte. Però davant l'heteroscedasticitat, les estimacions de de mínims quadrats segueixen sent imparcials.
Quina de les dues és certa sobre l'heterocedasticitat?
Quina de les dues és certa sobre l'heterocedasticitat? La presència de variància no constant enels termes d'error produeix heterocedasticitat. En general, la variància no constant sorgeix a causa de la presència de valors atípics o de palanquejament extrem. Podeu consultar aquest article per obtenir més detalls sobre l'anàlisi de regressió.
