Què és una regressió auxiliar?
Què és una regressió auxiliar?

Vídeo: Què és una regressió auxiliar?

Vídeo: Què és una regressió auxiliar?
Vídeo: MULTICOLINEALIDAD en Modelo de Regresión Lineal Múltiple - Problema y solución (teoría) 2024, De novembre
Anonim

Regressió auxiliar : A regressió s'utilitza per calcular una estadística de prova, com ara les estadístiques de prova d'heterocedasticitat i correlació en sèrie o qualsevol altra regressió que no estima el model d'interès principal.

A més d'això, què és l'heteroscedasticitat en regressió?

Concretament, heteroscedasticitat és un canvi sistemàtic en la dispersió dels residus en el rang de valors mesurats. Heteroscedasticitat és un problema perquè els mínims quadrats ordinaris (OLS) regressió suposa que tots els residus s'extreuen d'una població que té una variància constant (homoscedasticitat).

A més, què és l'homoscedasticitat i l'heteroscedasticitat? En poques paraules, homoscedasticitat significa "tenir la mateixa dispersió". Perquè existeixi en un conjunt de dades, els punts han d'estar aproximadament a la mateixa distància de la línia, tal com es mostra a la imatge de dalt. El contrari és heteroscedasticitat ("dispersió diferent"), on els punts es troben a distàncies molt diferents de la línia de regressió.

També es pot preguntar, què és el test de White per a l'heterocedasticitat?

En estadístiques, el Prova blanca és una estadística prova que estableix si la variància dels errors en un model de regressió és constant: això és per a l'homocedasticitat. Això prova , i un estimador per heteroscedasticitat -errors estàndard consistents, van ser proposats per Halbert Blanc el 1980.

Quina és la hipòtesi nul·la de l'heteroskedasticitat?

El estadístic de prova aproximadament segueix una distribució chi quadrat. La hipòtesi nul·la d'aquesta prova és que les variàncies d'error són totes iguals. La hipòtesi alternativa és que les variacions d'error no són iguals. Més concretament, a mesura que augmenta Y, les variàncies augmenten (o disminueixen).

Recomanat: