Wann liegt Homoskedastizität vor?
Homoskedastizität bedeutet, dass die Varianz der Residuen in einer Regressionsanalyse für alle Werte des Prädiktors konstant ist. Das heißt, die Abweichungen der vorhergesagten Werte von den wahren Werten sind in etwa immer gleich groß – unabhängig wie hoch oder niedrig der Wert des Prädiktors ist.
Wann modifizierter Breusch Pagan Test?
Der modifizierte Breusch-Pagan-Test wird dann verwendet, wenn die Residuen zwar in etwa normalverteilt sind, die Kurtosis aber etwas abweicht, also manche Häufigkeiten der Residuen etwas zu hoch oder niedrig sind – verglichen mit der Normalverteilungskurve der Residuen.
Warum ist Heteroskedastizität ein Problem?
Bei Heteroskedastizität ist die Varianz verschiedener Gruppen ungleich. Homoskedastizität ist eine wichtige Annahme vieler statistischer Verfahren. Das eigentliche Problem verursacht Heteroskedastizität aber, weil Regressionsmodelle die Methode der kleinsten Quadrate verwenden.
Was tun wenn Heteroskedastizität?
Was tun bei Heteroskedastizität? Es gibt verschiedene Wege Heteroskedastizität zu kontern. Es besteht die Möglichkeit eine Weighted Least Squares Regression zu rechnen. Allerdings ist das unnötig kompliziert, auch im Hinblick auf die noch vorzunehmende Interpretation.
Was ist ein Residuenplot?
Im Residuenplot werden auf der horizontalen Achse die vorhergesagten y-Werte abgetragen und auf der vertikalen Achse die geschätzten Residuen . Im Residuenplot lassen sich insbesondere Heteroskedastizität und Abhängigkeitsstrukturen in den Residuen gut erkennen.
Was tun bei autokorrelation?
Am einfachsten kann man Autokorrelation kontern, indem man robuste Standardfehler schätzen lässt. Wir haben oben bereits gelernt, dass die Koeffizienten nicht verzerrt sind, sondern lediglich deren Standardfehler. Schätzt man nun robuste Standardfehler, lässt sich das Problem recht bequem lösen.
Was bedeutet Heteroskedasticity?
Heteroskedastizität (auch Varianzheterogenität, oder Heteroskedastie; altgriechisch σκεδαστός skedastós, „zerstreut“, „verteilt“; „zerstreubar“) bedeutet in der Statistik, dass die Varianz der Störterme nicht konstant ist.
Was bedeutet Heteroskedastisch?
Was sagt die regressionsgerade aus?
Die Regression gibt einen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen an. Die ermittelte Regressionsgerade erlaubt es, Prognosen für die abhängige Variable zu treffen, wenn ein Wert für die unabhängige Variable eingesetzt wird. Umgekehrte Rückschlüsse sind nicht zulässig.
Was ist Residualstreuung?
Die Residualstreuung beschreibt die Streuung, die nicht durch eine Regression beschrieben wird, sondern mit der durch die Regression beschrieben, erklärten Streuung zusammen die Gesamtstreuung ergibt.