Phương không nên sai số biến đổi là gì? Phương không nên sai số đổi khác (Tiếng Anh: Heteroscedasticity hoặc Heteroskedasticity) là hiện tượng mà tại kia phần dư (residuals) hoặc các sai số (e) của mô hình sau quá trình hồi quy không tuân theo phân phối hốt nhiên và phương sai không bằng nhau. Điều này phạm luật giả thuyết của quy mô hồi quy tuyến tính là phương sai chuyển đổi của các sai số buộc phải giống nhau (Tiếng Anh: Homoskedasticity).

Bạn đang xem: Bài tập phương sai sai số thay đổi

Vậy thực chất hiện tượng phương không đúng sai số đổi khác là gì?

1. Phương sai sai số thay đổi là gì?

Khái niệm

Phương không đúng sai số chuyển đổi là gì? (Tiếng Anh: What is Heteroscedasticity or Heteroskedasticity?) Đó là hiện tượng lạ mà tại kia phần dư (residuals) hoặc những sai số (e) của mô hình sau quy trình hồi quy không tuân theo phân phối bỗng dưng và phương không đúng không bằng nhau. Điều này phạm luật giả thuyết của mô hình hồi quy con đường tính là phương sai biến hóa của các sai số buộc phải giống nhau (Tiếng Anh: Homoskedasticity). Đó là câu trả lời cho câu hỏi “Bản chất của hiện tượng kỳ lạ phương không đúng sai số thay đổi là gì?” phía trên.

Hiện tượng phương không đúng sai số gắng đổi hay hay xuất hiện trong dữ liệu bảng (panel-data) với dữ liệu cắt theo đường ngang (cross-sectional data).

Các một số loại phương không đúng sai số chuyển đổi là gì? (Heteroscedasticity)

Có 2 các loại phương sai đổi khác gồm:

Phương sai biến đổi không có điều kiệnlà hiện tượng xẩy ra khi phương sai đổi khác của các sai số hoặc phần dư không đối sánh với các biến hòa bình trong quy mô hồi quy. Phương sai thay đổi có điều kiệnlà hiện tại tượng xảy ra khi phương sai cầm đổicủa các sai số hoặc phần dư có đối sánh với những biến độc lập trong hồi qui.

2. Tại sao xảy ra hiện tượng kỳ lạ phương sai sai số thay đổi là gì?

Có hai lý do dẫn đến hiện tượng phương không nên sai số biến đổi trong quy mô gồm:


lý do chính xảy ra phương không đúng sai số đổi khác bắt nguồn từ các việc sai sót trong thừa trình chuyển đổi chỉnh sửa dữ liệu hoặc không đúng dạng hàm mô hình hay rất có thể là mô hình đã quăng quật sót những biến quan tiền trọng. Một nguyên nhân khác cũng có thể bắt nguồn từ các việc sử dụng các thang đo khác biệt cho các quan giáp của thuộc một biến chuyển trong mô hình hồi quy.

3. Kết quả của phương sai sai số đổi khác là gì?

Phương sai sai số vậy đổi (Heteroscedasticity) vẫn không làm cho thiên lệch và mất đi tính nhất quán (unbiased & consistent) của những ước lượng từ quy mô OLS (Ordinary Least Squares).

Tuy nhiên, hậu quả là mô hình OLS không còn là mô hình ước lượng cực tốt nữa mà rất cần được khắc phục trong số mô hình cao cấp hơn.

Ngoài ra hiện tượng kỳ lạ này sẽ có tác dụng chệch đi những kiểm định T với F khiến chúng ta đưa ra các kết luận sai lầm.

Các các bạn nên bài viết liên quan Mô hình OLS là gì? nếu chưa biết khái niệm nhé!

4. Kiểm nghiệm phương sai biến đổi trong STATA

khi quy mô có phương không nên số cầm đổi, ta luôn hoàn toàn có thể khắc phục nó bởi hai phương pháp bằngkiểm định phương sai thay đổi trong STATA.

Tải về bộ dữ liệu của Mosl chấm dứt rồi thực hành thực tế lun nhé!

Dưới đấy là 2 bí quyết phát hiện phương sai chuyển đổi trong quy mô hồi quy gồm:

Cách 1: Vẽ đồ dùng thị không nên số biểu thị phương sai đổi khác trong Stata

Đầu tiên hồi quy quy mô với biến phụ thuộc vào ROA trong phần mềm Stata. Kế tiếp dùng lệnh rvfplot với yline(0) để giá trị xuất hiện thêm quanh đường thẳng sai số 0.

Có thể những chấm xanh là những sai số so với từng giá bán trị cầu lượng của những biến trong mô hình đa phần tập trung quanh mặt đường trung bình.

Tuy nhiên các sai số này có vị trí nằm không đối xứng cùng nhau nên có thể mô hình đang bị hiện tượng phương không nên sai nuốm đổi.

Để rõ ràng hơn họ đi qua kiểm định phương sai biến hóa trong Stata cho chắc chắn hơn nhé!

Cách 2: Chạy chu chỉnh phương sai chuyển đổi trong Stata

Giả thuyết:


H0: quy mô không xẩy ra hiện tượng phương không nên sai số rứa đổi

H1: quy mô xảy ra hiện tượng kỳ lạ phương không đúng sai số biến đổi

Kiểm định Breusch-Pagan trong Stata với lệnh: estat hettest

kiểm tra phương sai chuyển đổi trong Stata

Kiểm định white trong Stata bằng lệnh: estat imtest,white

chu chỉnh phương sai biến hóa trong Stata

Có thể thấy vào hai kiểm nghiệm thì quý giá Prob > chi2 đều bởi 0.0000 chi2 to hơn mức ý nghĩa sâu sắc 5%.

Xem thêm: Bài Tập Tập Hợp Toán 10 Cơ Bản Và Nâng Cao, Các Dạng Toán Về Tập Hợp Và Bài Tập Vận Dụng

Bạn gồm biết: vào nghiên cứu phần nhiều sẽ sử dụng kiểm định trắng trong Stata bởi vì tính phổ biến của nó!

5. Kiểm định phương sai đổi khác trong STATA nâng cao

Giả thuyết chung:

H0: Phương không nên sai số trong các thực thể là không thế đổi

H1: Phương không đúng sai số trong những thực thể là thay đổi

Có thêm 2 cách cải thiện để phát hiện tại phương sai đổi khác hay kiểm định nó trong ứng dụng Stata

Kiểm định Wald trong Stata

Kiểm định Phương sai sai số biến đổi Heteroskedasticity cho quy mô FEM bằng kiểm định Wald vào Stata bởi lệnh: xttest3

Từ công dụng hình trên ta thấy Prob>chi2 = 0.0000 Phương sai sai số trong các thực thể là ráng đổi.

Lưu ý: kết luận này là không giỏi và bọn họ mong hóng P-value > 5% các bạn nhé!

Kiểm định Breusch & Pagan Lagrangian vào Stata

Kiểm định Phương không nên sai số biến đổi Heteroskedasticity cho mô hình REM bởi kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian vào Stata bởi lệnh: xttest0


Từ kết quả hình bên trên ta thấy Prob>chi2 = 0.1092 > 5% nên chấp nhận H0 và kết luận Phương không đúng sai số trong các thực thể là không vậy đổi.

Lưu ý: tóm lại này điều mà chúng ta mong đợi do P-value > 5% nha các bạn nè :)))

6. Hạn chế phương không đúng sai số biến hóa trong STATA

Có khá nhiều cách cách khắc phục phương không nên sai số nắm đổi như sau:

Sử dụng mô hình WLS (Weighted Least Squares), quy mô khá tương tự với mô hình OLS giúp khắc phục phương không nên sai số chuyển đổi tuy nhiên rất cần được sử dụng nhiều phép test để chọn lọc ra được kết quả.

Tham khảo thêm quy mô WLS tại: https://www.stata.com/manuals13/rvwls.pdf

biến hóa các trở thành dạng logarit để giảm bớt và xung khắc phục hiện tượng lạ phương sai nỗ lực đổi.

Tham khảo: Khắc phục phương sai thay đổi bằng Eviews

Cách này khá thịnh hành để xung khắc phục hiện tượng kỳ lạ phương sai biến hóa trong tế bào hình:

Chỉ đề nghị bỏ thêm lệnh ,robust sau lệnh hồi quy mô hình tuyến tính.

Như vậy cho đây chúng ta có thể kết luận được mô hình với công dụng này cùng tự tin rằng đã khắc phục nắm rõ đươc hiện tượng phương không nên sai số đổi khác là gì thành công nhé!

7. Tổng kết

Như vậy MOSL đã reviews đến chúng ta các ý bao gồm như sau:

Phương không đúng sai số thay đổi là gì? thực chất của hiện tượng kỳ lạ phương sai sai số vắt đổi. Tại sao xảy ra hiện tượng lạ phương không nên sai số thay đổi Hậu trái của phương không nên sai số đổi khác Kiểm định phương sai đổi khác trong STATA và bí quyết phát hiện tại phương sai thay đổi trong tế bào hình. Khắc phục và hạn chế phương sai biến đổi trong STATA

Bên cạnh này đã nêu rõ khái niệm, phân loại, nguyên nhân, hậu quả, phát hiện và giải pháp khắc phục bằng ứng dụng khác như SPSS cùng EVIEWS. Vậy là kết thúc khái niệm phương không nên sai số biến đổi là gì? rồi nhé!