যদিও heteroskedasticity সহগ অনুমানে পক্ষপাত ঘটায় না, এটি তাদের কম সুনির্দিষ্ট করে তোলে; নিম্ন নির্ভুলতা সহগ অনুমান সঠিক জনসংখ্যার মান থেকে আরও বেশি হওয়ার সম্ভাবনা বাড়ায়।
হেটারোস্কেড্যাস্টিসিটি কোন সমস্যা সৃষ্টি করে?
Heteroskedasticity এর OLS অনুমানকারী এর জন্য গুরুতর পরিণতি রয়েছে। যদিও OLS অনুমানকারী নিরপেক্ষ রয়ে গেছে, আনুমানিক SE ভুল। এই কারণে, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং অনুমান পরীক্ষার উপর নির্ভর করা যায় না। উপরন্তু, OLS অনুমানকারী আর নীল নয়।
আপনার যদি ভিন্নধর্মীতা থাকে তাহলে আপনি কি করবেন?
হেটারোসেডেস্টিসিটি ঠিক করার তিনটি সাধারণ উপায় রয়েছে:
- নির্ভরশীল ভেরিয়েবলকে রূপান্তর করুন। heteroscedasticity ঠিক করার একটি উপায় হল নির্ভরশীল ভেরিয়েবলকে কোনোভাবে রূপান্তর করা। …
- নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটিকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করুন। heteroscedasticity ঠিক করার আরেকটি উপায় হল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করা। …
- ওয়েটেড রিগ্রেশন ব্যবহার করুন।
হেটারোস্কেড্যাস্টিসিটি কি নিরপেক্ষতাকে প্রভাবিত করে?
Heteroscedasticity মডেল ভুল স্পেসিফিকেশন ঘটায় এবং হিসাব না করলে ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে ক্ষতি করতে পারে। কিন্তু ভিন্ন ভিন্নতার মুখে সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্রের অনুমান নিরপেক্ষ থাকে।
হেটারোস্কেডস্টাস্টিসিটির মধ্যে কোনটি সত্য?
হেটেরোস্কডেস্টিসিটি সম্পর্কে কোনটি সত্য? ত্রুটির শর্তাবলীতে অ-স্থির বৈচিত্রের উপস্থিতি হেটারোস্কেড্যাস্টিসিটিতে পরিণত হয়। সাধারণত, বহিরাগত বা চরম লিভারেজ মানের উপস্থিতির কারণে অ-স্থির পার্থক্য দেখা দেয়। রিগ্রেশন বিশ্লেষণ সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য আপনি এই নিবন্ধটি উল্লেখ করতে পারেন।
