Vidéo: Qu'est-ce qu'une régression auxiliaire ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Régression auxiliaire : UNE régression utilisé pour calculer une statistique de test, telle que les statistiques de test pour l'hétéroscédasticité et la corrélation en série ou tout autre régression qui n'estime pas le modèle d'intérêt principal.
A côté de cela, qu'est-ce que l'hétéroscédasticité dans la régression ?
Spécifiquement, hétéroscédasticité est un changement systématique de l'étalement des résidus sur la plage des valeurs mesurées. Hétéroscédasticité est un problème car les moindres carrés ordinaires (OLS) régression suppose que tous les résidus sont tirés d'une population qui a une variance constante (homoscédasticité).
Aussi, qu'est-ce que l'homoscédasticité et l'hétéroscédasticité? Tout simplement, homoscédasticité signifie "avoir la même dispersion". Pour qu'il existe dans un ensemble de données, les points doivent être à peu près à la même distance de la ligne, comme indiqué dans l'image ci-dessus. Le contraire est hétéroscédasticité (« dispersion différente »), où les points sont à des distances très variables de la ligne de régression.
On peut aussi se demander, qu'est-ce que le test de White pour l'hétéroscédasticité ?
En statistiques, le Essai blanc est une statistique test qui établit si la variance des erreurs dans un modèle de régression est constante: c'est pour l'homoscédasticité. Cette test , et un estimateur pour hétéroscédasticité -erreurs-types cohérentes, ont été proposées par Halbert blanche en 1980.
Quelle est l'hypothèse nulle pour l'hétéroscédasticité ?
Les statistique de test suit approximativement une distribution du chi carré. L'hypothèse nulle pour ce test est que les variances d'erreur sont toutes égales. L'hypothèse alternative est que les variances d'erreur ne sont pas égales. Plus précisément, lorsque Y augmente, les variances augmentent (ou diminuent).
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