Statistiken und Big Data heteroscedasticity

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Ich suche nach der richtigen statistischen Terminologie, um das folgende Problem zu beschreiben. Ich möchte ein elektronisches Gerät charakterisieren, das eine lineare Antwort hat Y.= β0+ β1X.+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon Dabei ist ein Begriff aufgrund des Ausleserauschens des Geräts. Um zu bestimmen würde ich eine …

8 regression maximum-likelihood heteroscedasticity errors-in-variables

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Testen der Homoskedastizität mit dem Breusch-Pagan-Test

In diesen Tagen arbeite ich mit Breusch-Pagan zusammen , um die Homoskedastizität zu testen. Ich habe die Preise von zwei Aktien mit dieser Methode getestet. Das ist das Ergebnis: > mod <- lm(prices[,1] ~ prices[,2]) > bp <- bptest(mod) > bp studentized Breusch-Pagan test data: prices[, 1] ~ prices[, 2] …

8 r heteroscedasticity

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Lineare Regression, Heteroskedastizität, White-Testinterpretation?

Ich versuche zu testen, ob meine Regression ein Problem der Heteroskedastizität aufweist. Nach dem Ausführen einer Regression kann ich deutlich erkennen, dass das Restdiagramm ein Muster aufweist. Nach dem Protokollieren der abhängigen Variablen wird das Muster stark reduziert. Der Weiß-Test für die ursprüngliche Formel liefert einen p-Wert von 0,0004 vor …

8 regression econometrics heteroscedasticity

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Ratschläge zur Erklärung von Heterogenität / Heteroskedastizität

Ich suche Hilfe, Ratschläge oder Tipps, wie ich Biologen in meiner Abteilung Heterogenität / Heteroskedastizität erklären kann. Insbesondere möchte ich erklären, warum es wichtig ist, danach zu suchen und damit umzugehen, wenn es existiert. Ich habe nach Meinungen zu den folgenden Fragen gesucht. Beeinflusst Heterogenität die Zuverlässigkeit von Zufallseffektschätzungen? Ich …

8 regression mixed-model references residuals heteroscedasticity

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Ob robuste lineare Regression oder Bootstrapping bei Heteroskedastizität verwendet werden soll?

Ich habe einen Datensatz, in dem ich eine lineare Regression durchführen muss. Leider gibt es ein Problem mit der Heteroskedastizität. Ich habe die Analyse unter Verwendung einer robusten Regression mit dem HC3-Schätzer für die Varianz erneut ausgeführt und auch das Bootstrapping mit der Bootcov-Funktion in Hmisc für R durchgeführt. Die …

8 regression bootstrap heteroscedasticity

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Warum sind rohe Residuen der kleinsten Quadrate in der linearen Regression heteroskedastisch?

In meinen Kursnotizen zu einem Regressionskurs zum Nachweis von Heteroskedastizität steht folgendes Zitat: "Da die Residuen der kleinsten Quadrate selbst im homoskedastischen Fall ungleiche Varianzen aufweisen, ist es vorzuziehen, die standardisierten Residuen zu verwenden." Meine Intuition sagt mir, dass die LS-Regressionslinie, da sie notwendigerweise durch die Mitte der Datenwolke verläuft, …

7 regression residuals heteroscedasticity

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Wird die Protokolltransformation immer die Heteroskedastizität verringern?

Wird die Protokolltransformation immer die Heteroskedastizität verringern? Weil das Lehrbuch besagt, dass die Protokolltransformation häufig die Heteroskedastizität verringert. Ich möchte also wissen, in welchen Fällen die Heteroskedastizität nicht verringert wird.

7 regression data-transformation heteroscedasticity logarithm

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Homoskedastizitätsannahme bei linearer Regression vs. Konzept studentisierter Residuen

Nachdem ich über studentisierte Residuen gelesen habe, verstehe ich nicht, wie die Idee unterschiedlicher Residuenvarianzen, die von bestimmten Werten eines Prädiktors abhängig sind (wie dies durch das Konzept studentisierter Residuen impliziert wird), nicht inhärent im Widerspruch zur Annahme der Homoskedastizität in linearen Regressionsmodellen mit einem einzigen steht Prädiktorvariable.XXX In meinem …

7 regression residuals heteroscedasticity error

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Heteroskedastizität und Verteilung der abhängigen Variablen in linearen Modellen

Ich verwende ein multivariates ols-Modell, bei dem meine abhängige Variable der Lebensmittelverbrauchswert ist , ein Index, der aus der gewichteten Summe der Verbrauchsvorkommen einiger bestimmter Lebensmittelkategorien erstellt wird. Obwohl ich verschiedene Spezifikationen des Modells ausprobiert, die Prädiktoren skaliert und / oder logarithmisch transformiert habe, erkennt der Breusch-Pagan-Test immer eine starke …

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Zeitreihenanalyse: Da die Volatilität von der Zeit abhängt, warum sind die Renditen stationär?

Ich führe einen Dickey Fuller-Test durch, um festzustellen, ob die Aktienrenditen stationär sind. Ich verstehe, egal welche Bestandsaufnahme ich mache, seine Rückkehr ist stationär. Ich weiß nicht, warum ich dieses Ergebnis erhalte, da klar ist, dass die Volatilität von der Zeit abhängt (daher sind die Renditen nicht stationär, da ihre …

7 time-series heteroscedasticity garch stationarity

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Passen Sie das Regressionsmodell aus einer fächerförmigen Beziehung in R an

Ich erhalte ein fächerförmiges Streudiagramm der Beziehung zwischen zwei verschiedenen quantitativen Variablen: Ich versuche, ein lineares Modell für diese Beziehung anzupassen. Ich denke, ich sollte eine Art Transformation auf die Variablen anwenden, um die Aufstiegsvarianz in der Beziehung zu vereinheitlichen, bevor ich ein lineares Regressionsmodell anpasse, aber ich kann den …

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Als «heteroscedasticity» getaggte Fragen