Поправка Уайта на гетероскедастичність є метод використання оцінок МНК для коефіцієнтів і прогнозованих значень (які є незміщеними), але фіксуючи оцінки для дисперсій коефіцієнтів (які є зміщеними).
white_test Ця функція виконує тест Уайта на гетероскедастичність (Уайт, Х. Тест Уайта статистичний тест, який визначає, чи дисперсія залишків у регресійній моделі є сталою. Нульова гіпотеза стверджує, що δ1 = δ2 = 0 (гомоскедастичність).
Виправлення гетероскедастичності Один із способів виправлення гетероскедастичності полягає в тому, щоб обчислити оцінку зважених найменших квадратів (WLS), використовуючи гіпотетичну специфікацію для дисперсії. Часто ця специфікація є одним із регресорів або його квадратом.
Найкращим рішенням для гетероскедастичності є змінити модель так, щоб проблема зникла. Наприклад: перетворіть деякі числові змінні, взявши їхні натуральні логарифми. Перетворення числових змінних предиктора.
Надійні стандартні помилки, також відомі як стандартні помилки Хабера-Уайта, по суті коригують стандартні помилки на основі моделі, використовуючи емпіричну мінливість залишків моделі, які є різницею між спостережуваним результатом і результатом, передбаченим статистичною моделлю.
Поправка Уайта на гетероскедастичність є метод використання оцінок МНК для коефіцієнтів і прогнозованих значень (які є незміщеними), але фіксуючи оцінки для дисперсій коефіцієнтів (які є зміщеними).