Heteroskedastisitas mengacu pada situasi di mana varians dari residual tidak sama pada rentang nilai yang diukur. Saat menjalankan analisis regresi, heteroskedastisitas menghasilkan sebaran residual yang tidak merata (juga dikenal sebagai istilah kesalahan).
Bagaimana terjadinya heteroskedastisitas?
Dalam statistik, heteroskedastisitas (atau heteroskedastisitas) terjadi ketika standar deviasi dari variabel yang diprediksi, dipantau pada nilai yang berbeda dari variabel independen atau yang terkait dengan periode waktu sebelumnya, tidak konstan. … Heteroskedastisitas sering muncul dalam dua bentuk: bersyarat dan tidak bersyarat.
Apa yang terjadi jika Anda memiliki heteroskedastisitas?
Ketika heteroskedastisitas hadir dalam analisis regresi, hasil analisis menjadi sulit dipercaya. Secara khusus, heteroskedastisitas meningkatkan varians dari estimasi koefisien regresi, tetapi model regresi tidak memahami hal ini.
Bagaimana heteroskedastisitas mempengaruhi pengujian hipotesis?
Heteroskedastisitas mempengaruhi hasil dalam dua cara: Penaksir OLS tidak efisien (tidak memiliki varians minimum). … Kesalahan standar yang dilaporkan pada keluaran SHAZAM tidak membuat penyesuaian untuk heteroskedastisitas - sehingga kesimpulan yang salah dapat dibuat jika digunakan dalam uji hipotesis.
Bagaimana perlakuan terhadap heteroskedastisitas?
Berbobotregresi Idenya adalah untuk memberikan bobot kecil pada pengamatan yang terkait dengan varians yang lebih tinggi untuk mengecilkan residu kuadratnya. Regresi tertimbang meminimalkan jumlah residu kuadrat tertimbang. Bila Anda menggunakan bobot yang benar, heteroskedastisitas diganti dengan homoskedastisitas.
