Bien que l'hétéroscédasticité ne provoque pas de biais dans les estimations des coefficients, elle les rend moins précises; une précision plus faible augmente la probabilité que les estimations des coefficients soient plus éloignées de la valeur de population correcte.
Quels problèmes pose l'hétéroscédasticité ?
L'hétéroscédasticité a de graves conséquences pour l' estimateur MCO. Bien que l'estimateur OLS reste sans biais, le SE estimé est erroné. De ce fait, les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses ne sont pas fiables. De plus, l'estimateur MCO n'est plus BLEU.
Que faites-vous si vous souffrez d'hétéroscédasticité ?
Il existe trois manières courantes de corriger l'hétéroscédasticité:
- Transformer la variable dépendante. Une façon de corriger l'hétéroscédasticité consiste à transformer la variable dépendante d'une manière ou d'une autre. …
- Redéfinir la variable dépendante. Une autre façon de fixer l'hétéroscédasticité consiste à redéfinir la variable dépendante. …
- Utiliser la régression pondérée.
L'hétéroscédasticité affecte-t-elle l'impartialité ?
L'hétéroscédasticité entraîne une mauvaise spécification du modèle et peut nuire aux prédictions si elle n'est pas prise en compte. Mais face à l'hétéroscédasticité, les estimations des moindres carrés restent impartiales.
Laquelle des réponses est vraie à propos de l'hétéroscédasticité ?
Laquelle des réponses est vraie à propos de l'hétéroscédasticité ? La présence d'une variance non constante dans les termes d'erreur entraîne une hétéroscédasticité. Généralement, une variance non constante survient en raison de la présence de valeurs aberrantes ou de valeurs de levier extrêmes. Vous pouvez consulter cet article pour plus de détails sur l'analyse de régression.
