异方差：修订间差异
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'''异方差'''（'''''Heteroscedasticity'''''）指一系列的[[随机变量]]其方差不相同。 |
'''异方差'''（'''''Heteroscedasticity'''''）指一系列的[[随机变量]]其方差不相同。 |
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当我们利用[[最小二乘法|普通最小平方法]]（Ordinary Least Squares）进行回归估计时，常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项（Error term）的[[方差]]是不变的。异方差是违反这个假设的。如果[[最小二乘法|普通最小平方法]]应用于异方差模型，会导致估计出的[[方差]]值是真实方差值的偏误估计量（Biased standard error）, 但是估計值（estimator）是不偏 |
当我们利用[[最小二乘法|普通最小平方法]]（Ordinary Least Squares）进行回归估计时，常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项（Error term）的[[方差]]是不变的。异方差是违反这个假设的。如果[[最小二乘法|普通最小平方法]]应用于异方差模型，会导致估计出的[[方差]]值是真实方差值的偏误估计量（Biased standard error）, 但是估計值（estimator）是不偏的(unbiased) |
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== 条件异方差模型 == |
== 条件异方差模型 == |
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2020年12月29日 (二) 08:27的版本
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异方差（Heteroscedasticity）指一系列的随机变量其方差不相同。
当我们利用普通最小平方法（Ordinary Least Squares）进行回归估计时，常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项（Error term）的方差是不变的。异方差是违反这个假设的。如果普通最小平方法应用于异方差模型，会导致估计出的方差值是真实方差值的偏误估计量（Biased standard error）, 但是估計值（estimator）是不偏的(unbiased)
条件异方差模型
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