ჰეტეროსკედასტიურობა ეხება სიტუაციებს, სადაც ნარჩენების ვარიაცია არათანაბარია გაზომილი მნიშვნელობების დიაპაზონში. რეგრესიული ანალიზის გაშვებისას, ჰეტეროსკედასტიურობა იწვევს ნარჩენების არათანაბარ გაფანტვას (ასევე ცნობილია როგორც შეცდომის ტერმინი).
როგორ ხდება ჰეტეროსკედასტიურობა?
სტატისტიკაში ჰეტეროსკედასტიურობა (ან ჰეტეროსკედასტიურობა) ხდება როდესაც პროგნოზირებული ცვლადის სტანდარტული გადახრები, მონიტორინგი დამოუკიდებელი ცვლადის სხვადასხვა მნიშვნელობებზე ან წინა პერიოდებთან მიმართებაში, არ არის მუდმივი. ჰეტეროსკედასტიურობა ხშირად წარმოიქმნება ორი ფორმით: პირობითი და უპირობო.
რა მოხდება, თუ გაქვთ ჰეტეროსკედასტიურობა?
როდესაც ჰეტეროსკედასტიურობა არსებობს რეგრესიულ ანალიზში, ანალიზის შედეგები ძნელი დასაჯერებელი ხდება. კონკრეტულად, ჰეტეროსკედასტიურობა ზრდის რეგრესიის კოეფიციენტის შეფასების დისპერსიას, მაგრამ რეგრესიის მოდელი ამაზე არ მოქმედებს.
როგორ მოქმედებს ჰეტეროსკედასტიურობა ჰიპოთეზის ტესტირებაზე?
ჰეტეროსკედასტიურობა გავლენას ახდენს შედეგებზე ორი გზით: OLS-ის შემფასებელი არ არის ეფექტური (მას არ აქვს მინიმალური ვარიაცია). … SHAZAM-ის გამომავალზე მოხსენებული სტანდარტული შეცდომები არ ახდენს ჰეტეროსკედასტიურობის კორექტირებას - ამიტომ არასწორი დასკვნები შეიძლება გაკეთდეს, თუ ისინი გამოიყენება ჰიპოთეზის ტესტებში.
როგორ მკურნალობენ ჰეტეროსკედასტიურობას?
შეწონილირეგრესია იდეა არის მცირე წონები მივცეთ დაკვირვებებს, რომლებიც დაკავშირებულია უფრო მაღალ ვარიაციებთან, რათა შემცირდეს მათი კვადრატული ნარჩენები. შეწონილი რეგრესია ამცირებს შეწონილი კვადრატული ნარჩენების ჯამს. როდესაც იყენებთ სწორ წონას, ჰეტეროსკედასტიურობა იცვლება ჰომოსკედასტურობით.
