Enquanto heteroscedasticidade não causa viés nas estimativas dos coeficientes, ela as torna menos precisas; menor precisão aumenta a probabilidade de que as estimativas do coeficiente estejam mais distantes do valor correto da população.
Quais problemas a heterocedasticidade causa?
A heteroscedasticidade tem sérias consequências para o estimador OLS. Embora o estimador OLS permaneça imparcial, o SE estimado está errado. Por isso, intervalos de confiança e testes de hipóteses não são confiáveis. Além disso, o estimador OLS não é mais AZUL.
O que você faz se tiver heterocedasticidade?
Existem três maneiras comuns de corrigir a heterocedasticidade:
- Transforme a variável dependente. Uma maneira de corrigir a heterocedasticidade é transformar a variável dependente de alguma forma. …
- Redefinir a variável dependente. Outra maneira de corrigir a heterocedasticidade é redefinir a variável dependente. …
- Use regressão ponderada.
A heterocedasticidade afeta a imparcialidade?
A heterocedasticidade causa especificação incorreta do modelo e pode prejudicar as previsões se não for considerada. Mas diante da heterocedasticidade as estimativas de mínimos quadrados permanecem imparciais.
Qual das duas é verdadeira sobre heterocedasticidade?
Qual das duas é verdadeira sobre a Heteroscedasticidade? A presença de variância não constante em nos termos de erro resulta em heterocedasticidade. Geralmente, a variação não constante surge devido à presença de valores discrepantes ou valores de alavancagem extremos. Você pode consultar este artigo para obter mais detalhes sobre a análise de regressão.
