Sementara heteroskedastisitas tidak menyebabkan bias dalam estimasi koefisien, hal itu membuatnya kurang tepat; presisi yang lebih rendah meningkatkan kemungkinan bahwa estimasi koefisien lebih jauh dari nilai populasi yang benar.
Masalah apa yang menyebabkan heteroskedastisitas?
Heteroskedastisitas memiliki konsekuensi serius bagi OLS estimator. Meskipun penduga OLS tetap tidak bias, pendugaan SE salah. Karena itu, interval kepercayaan dan uji hipotesis tidak dapat diandalkan. Selain itu, estimator OLS tidak lagi BIRU.
Apa yang Anda lakukan jika Anda memiliki heteroskedastisitas?
Ada tiga cara umum untuk memperbaiki heteroskedastisitas:
- Transformasi variabel terikat. Salah satu cara untuk memperbaiki heteroskedastisitas adalah dengan mengubah variabel dependen dalam beberapa cara. …
- Mendefinisikan ulang variabel dependen. Cara lain untuk memperbaiki heteroskedastisitas adalah dengan mendefinisikan kembali variabel dependen. …
- Gunakan regresi berbobot.
Apakah heteroskedastisitas mempengaruhi Unbiasedness?
Heteroskedastisitas menyebabkan kesalahan spesifikasi model dan dapat merusak prediksi jika tidak diperhitungkan. Tetapi dalam menghadapi heteroskedastisitas, taksiran kuadrat terkecil tetap tidak bias.
Manakah yang benar tentang heteroskedastisitas?
Manakah yang benar tentang Heteroskedastisitas? Adanya varians non-konstan di istilah kesalahan menghasilkan heteroskedastisitas. Umumnya, varians non-konstan muncul karena adanya outlier atau nilai leverage yang ekstrim. Anda dapat merujuk artikel ini untuk detail lebih lanjut tentang analisis regresi.