जबकि heteroskedasticity गुणांक अनुमानों में पूर्वाग्रह का कारण नहीं बनता है, यह उन्हें कम सटीक बनाता है; कम सटीकता इस संभावना को बढ़ाती है कि गुणांक अनुमान सही जनसंख्या मूल्य से आगे हैं।
विषमलैंगिकता किन समस्याओं का कारण बनती है?
Heteroskedasticity के OLS अनुमानक के लिए गंभीर परिणाम हैं। हालांकि ओएलएस अनुमानक निष्पक्ष रहता है, अनुमानित एसई गलत है। इस वजह से, विश्वास अंतराल और परिकल्पना परीक्षणों पर भरोसा नहीं किया जा सकता है। इसके अलावा, OLS अनुमानक अब BLUE नहीं है।
यदि आपको विषमलैंगिकता है तो आप क्या करते हैं?
विषमलैंगिकता को ठीक करने के तीन सामान्य तरीके हैं:
- आश्रित चर को रूपांतरित करें। विषमलैंगिकता को ठीक करने का एक तरीका आश्रित चर को किसी तरह से बदलना है। …
- आश्रित चर को फिर से परिभाषित करें। विषमलैंगिकता को ठीक करने का एक अन्य तरीका आश्रित चर को फिर से परिभाषित करना है। …
- भारित प्रतिगमन का प्रयोग करें।
क्या विषमलैंगिकता निष्पक्षता को प्रभावित करती है?
Heteroscedasticity मॉडल के गलत विवरण का कारण बनती है और अगर इसका हिसाब न दिया जाए तो यह भविष्यवाणियों को नुकसान पहुंचा सकती है। लेकिन विषमलैंगिकता के सामने कम से कम वर्गों का अनुमान निष्पक्ष रहता है।
विषमलैंगिकता के बारे में इनमें से कौन सा सही है?
हेटेरोस्केडैस्टिसिटी के बारे में इनमें से कौन सा सही है? गैर-स्थिर विचरण की उपस्थिति त्रुटि शर्तों के परिणामस्वरूप विषमलैंगिकता होती है। आम तौर पर, गैर-स्थिर विचरण आउटलेयर या अत्यधिक उत्तोलन मूल्यों की उपस्थिति के कारण उत्पन्न होता है। प्रतिगमन विश्लेषण के बारे में अधिक जानकारी के लिए आप इस लेख को देख सकते हैं।
