heteroscedasticity la gi

4.5/5 - (2 bình chọn)

Phương sai sai số thay cho thay đổi là gì? Phương sai sai số thay cho thay đổi (Tiếng Anh: Heteroscedasticity hoặc Heteroskedasticity) là hiện tượng lạ tuy nhiên bên trên ê phần dư (residuals) hoặc những sai số (e) của quy mô sau quy trình hồi quy ko tuân theo dõi phân phối tình cờ và phương sai ko đều bằng nhau. Như vậy vi phạm fake thuyết của quy mô hồi quy tuyến tính là phương sai thay cho thay đổi của những sai số nên tương đương nhau (Tiếng Anh: Homoskedasticity).

Vậy thực chất hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi là gì?

Bạn đang xem: heteroscedasticity la gi

Phương sai thay cho thay đổi là gì?

1. Phương sai sai số thay cho thay đổi là gì?

Khái niệm

Phương sai sai số thay cho thay đổi là gì? (Tiếng Anh: What is Heteroscedasticity or Heteroskedasticity?) Đó là hiện tượng lạ tuy nhiên bên trên ê phần dư (residuals) hoặc những sai số (e) của quy mô sau quy trình hồi quy ko tuân theo dõi phân phối tình cờ và phương sai ko đều bằng nhau. Như vậy vi phạm fake thuyết của quy mô hồi quy tuyến tính là phương sai thay cho thay đổi của những sai số nên tương đương nhau (Tiếng Anh: Homoskedasticity). Đó là câu vấn đáp mang lại thắc mắc “Bản hóa học của hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi là gì?” phía bên trên.

Hiện tượng phương sai sai số thay cho đổi thông thường hoặc xuất hiện tại nhập dữ liệu bảng (panel-data)dữ liệu cắt theo đường ngang (cross-sectional data).

Phương sai sai số thay cho thay đổi là gì

Xem tăng lăm le nghĩa: Phương sai (Variance) và Hiệp phương sai (covariance) là gì?

Các loại phương sai sai số thay cho thay đổi là gì? (Heteroscedasticity)

Có 2 loại phương sai thay cho thay đổi gồm:

  • Phương sai thay cho thay đổi không tồn tại điều kiện là hiện tượng lạ xẩy ra khi phương sai thay cho thay đổi của những sai số hoặc phần dư ko đối sánh với những biến chuyển song lập nhập quy mô hồi quy.
  • Phương sai thay cho thay đổi sở hữu điều kiện là hiện tượng lạ xẩy ra khi phương sai thay cho đổi của những sai số hoặc phần dư sở hữu đối sánh với những biến chuyển song lập nhập hồi qui.

2. vì sao xẩy ra hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi là gì?

Có nhì vẹn toàn nhân kéo theo hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi nhập quy mô gồm:

  • Nguyên nhân chủ yếu xẩy ra phương sai sai số thay cho thay đổi bắt mối cung cấp từ những việc sơ sót nhập quy trình biến hóa sửa đổi tài liệu hoặc sai dạng hàm quy mô hoặc hoàn toàn có thể là quy mô đang được thải hồi những biến chuyển cần thiết.
  • Một vẹn toàn nhân không giống cũng hoàn toàn có thể bắt mối cung cấp từ những việc dùng những thang đo không giống nhau cho những để ý của và một biến chuyển nhập quy mô hồi quy.

3. Hậu trái khoáy của phương sai sai số thay cho thay đổi là gì?

Phương sai sai số thay cho đổi (Heteroscedasticity) vẫn ko thực hiện thiên chéo và rơi rụng chuồn tính nhất quán (unbiased and consistent) của những ước tính kể từ quy mô OLS (Ordinary Least Squares).

Tuy nhiên, kết quả là quy mô OLS không hề là quy mô ước tính tốt nhất có thể nữa tuy nhiên rất cần được xử lý trong những quy mô thời thượng rộng lớn.

Ngoài đi ra hiện tượng lạ này tiếp tục thực hiện chệch chuồn những kiểm lăm le T và F khiến cho tất cả chúng ta thể hiện những tóm lại sai lầm không mong muốn.

Heteroscedasticity là gì

Các chúng ta nên mò mẫm hiểu tăng Mô hình OLS là gì? nếu như chưa chắc chắn định nghĩa nhé!

4. Kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập STATA

khi quy mô sở hữu phương sai số thay cho thay đổi, tớ luôn luôn hoàn toàn có thể xử lý nó vì chưng nhì cơ hội bằng kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập STATA.

Tải về cỗ tài liệu của Mosl hoàn thành rồi thực hành thực tế lun nhé!

DỮ LIỆU MOSL.VNTải ngay

Dưới đấy là 2 cơ hội phân phát hiện tại phương sai thay cho thay đổi nhập quy mô hồi quy gồm:

Cách 1: Vẽ loại thị sai số thể hiện tại phương sai thay cho thay đổi nhập Stata

  • Đầu tiên hồi quy quy mô với biến chuyển dựa vào ROA nhập ứng dụng Stata.
kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata
  • Sau ê sử dụng mệnh lệnh rvfplotyline(0) nhằm độ quý hiếm xuất hiện tại xung quanh đường thẳng liền mạch sai số 0.

Có thể những chấm xanh rờn là những sai số so với từng độ quý hiếm ước tính của những biến chuyển nhập quy mô nhiều phần triệu tập xung quanh đàng tầm.

Tuy nhiên những sai số này còn có địa điểm ở ko đối xứng cùng nhau nên hoàn toàn có thể quy mô hiện nay đang bị hiện tượng phương sai sai thay cho đổi.

Để rõ rệt rộng lớn tất cả chúng ta trải qua kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata mang lại chắc chắn thêm nhé!

kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata

Xem thêm: Kiểm lăm le phương sai phần dư ko thay đổi nhập SPSS

Cách 2: Chạy kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata

Giả thuyết:

H0: Mô hình ko xẩy ra hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho đổi

H1: Mô hình xẩy ra hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi

Kiểm lăm le Breusch-Pagan nhập Stata với lệnh: estat hettest

kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata
Kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata

Kiểm lăm le White nhập Stata vì chưng lệnh: estat imtest,white

kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata
Kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata

Tham khảo thêm: Kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập SPSS Eview

Có thể thấy nhập nhì kiểm lăm le thì độ quý hiếm Prob > chi2 đều vì chưng 0.0000 < 0.05 (mức ý nghĩa sâu sắc 5%), điều này chứng minh tớ nên chưng vứt fake thuyết H0 và đồng ý fake thuyết H1 rằng: Mô hình xẩy ra hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi.

Xem thêm: quỷ tân nương con dâu xử lý hắn

Trong quy trình hồi quy quy mô những các bạn sẽ kỳ vọng Prob > chi2 to hơn nút ý nghĩa sâu sắc 5%.

Bạn sở hữu biết: Trong phân tích nhiều phần tiếp tục dùng kiểm lăm le White nhập Stata chính vì tính phổ biến của nó!

5. Kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập STATA nâng cao

Giả thuyết chung:

H0: Phương sai sai số trong những thực thể là ko thay cho đổi

H1: Phương sai sai số trong những thực thể là thay cho thay đổi

Có tăng 2 cơ hội nâng lên nhằm phân phát hiện tại phương sai thay cho thay đổi hoặc kiểm lăm le nó nhập ứng dụng Stata

Kiểm lăm le Wald nhập Stata

Kiểm lăm le Phương sai sai số thay cho thay đổi Heteroskedasticity mang lại quy mô FEM vì chưng kiểm lăm le Wald nhập Stata vì chưng lệnh: xttest3

kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập Stata

Từ thành quả hình bên trên tớ thấy Prob>chi2 = 0.0000 < 5% nên chưng vứt H0 và tóm lại Phương sai sai số trong những thực thể là thay cho đổi.

Lưu ý: Kết luận này là ko chất lượng tốt và tất cả chúng ta chờ mong P-value > 5% chúng ta nhé!

Kiểm lăm le Breusch and Pagan Lagrangian nhập Stata

Kiểm lăm le Phương sai sai số thay cho thay đổi Heteroskedasticity mang lại quy mô REM vì chưng kiểm lăm le Breusch and Pagan Lagrangian nhập Stata vì chưng lệnh: xttest0

Từ thành quả hình bên trên tớ thấy Prob>chi2 = 0.1092 > 5% nên đồng ý H0 và tóm lại Phương sai sai số trong những thực thể là ko thay cho đổi.

Lưu ý: Kết luận này điều mà nó tớ chờ mong vì như thế P-value > 5% nha chúng ta nè :)))

Xem thêm: Hồi quy quy mô FEM và REM nhập tài liệu bảng

6. Khắc phục phương sai sai số thay cho thay đổi nhập STATA

Có tương đối nhiều cơ hội phương pháp khắc phục phương sai sai số thay cho đổi như sau:

  • Sử dụng quy mô WLS (Weighted Least Squares), quy mô khá tương tự động với quy mô OLS chung xử lý phương sai sai số thay cho thay đổi tuy vậy rất cần được dùng nhiều quy tắc test nhằm tinh lọc đi ra được thành quả.

Tham khảo tăng quy mô WLS tại: https://www.stata.com/manuals13/rvwls.pdf

  • Biến thay đổi những trở thành dạng logarit nhằm giảm sút và xử lý hiện tượng lạ phương sai thay cho thay đổi.
  • Dùng mô hình phương sai sai số chuẩn chỉnh (Standard Errors or Robust Standard Errors) nhằm xử lý phương sai sai số thay cho thay đổi.

Tham khảo: Khắc phục phương sai thay cho thay đổi vì chưng Eviews

Cách này khá thông dụng nhằm xử lý hiện tượng lạ phương sai thay cho thay đổi nhập tế bào hình:

Chỉ cần thiết nếm nếm thêm mệnh lệnh ,robust sau mệnh lệnh hồi quy quy mô tuyến tính.

khắc phục phương sai sai số thay cho đổi

Như vậy cho tới trên đây bạn cũng có thể tóm lại được quy mô với thành quả này và thỏa sức tự tin rằng đang được xử lý nắm rõ đươc hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi là gì thành công xuất sắc nhé!

Xem thêm: Mô hình hồi quy tuyến tính là gì?

7. Video chỉ dẫn cụ thể cơ hội kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập STATA

Hướng dẫn cụ thể cơ hội kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi

8. Tổng kết

Như vậy MOSL đang được ra mắt cho tới chúng ta những ý chủ yếu như sau:

Xem thêm: xem truyện ngôn tình

  • Phương sai sai số thay cho thay đổi là gì? Bản hóa học của hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho thay đổi.
  • Nguyên nhân xẩy ra hiện tượng lạ phương sai sai số thay cho đổi
  • Hậu trái khoáy của phương sai sai số thay cho đổi
  • Kiểm lăm le phương sai thay cho thay đổi nhập STATA và cơ hội phân phát hiện tại phương sai thay cho thay đổi nhập quy mô.
  • Khắc phục phương sai thay cho thay đổi nhập STATA

Bên cạnh này đã nêu rõ ràng định nghĩa, phân loại, vẹn toàn nhân, kết quả, phân phát hiện tại và cơ hội xử lý vì chưng ứng dụng khác ví như SPSS và EVIEWS. Vậy là hoàn thành định nghĩa phương sai sai số thay cho thay đổi là gì? rồi nhé!

Cuối bài xích, MOSL nài chúc chúng ta tiếp thu kiến thức và thao tác làm việc hiệu quả!

Xem thêm: Thương Mại Dịch Vụ chạy Stata của Mosl.vn

Liên hệ:
Hotline: 0707.33.9698 hoặc Mail: [email protected] | Fanpage: Mentor Of Số Liệu – Mosl.vn . ĐIỀN THÔNG TIN ĐỂ NHẬN TƯ VẤN tức thì Tại đây