ScholarGate
المساعد
Regression model

الأخطاء المعيارية المقاومة لعدم التجانس (HC)

الأخطاء المعيارية المقاومة لعدم التجانس هي تصحيح لمصفوفة التغاير لانحدار المربعات الصغرى العادية (OLS) الذي ينتج عنه استدلال صحيح عندما لا يكون تباين الخطأ ثابتًا. تم تقديمها بواسطة Halbert White في عام 1980 وتم تحسينها إلى متغيرات العينة المحدودة HC1-HC4 بواسطة MacKinnon و White في عام 1985، وهي تترك تقديرات المعاملات دون تغيير ولكنها تعيد بناء الأخطاء المعيارية بحيث تظل اختبارات t و F موثوقة في ظل عدم التجانس.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. DOI: 10.2307/1912934
  2. MacKinnon, J. G. & White, H. (1985). Some Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimators with Improved Finite Sample Properties. Journal of Econometrics, 29(3), 305-325. DOI: 10.1016/0304-4076(85)90158-7

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Heteroscedasticity-Consistent (HC) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/heteroscedasticity-robust-se

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateHeteroscedasticity-Robust Standard Errors (Heteroscedasticity-Consistent (HC) Standard Errors). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/heteroscedasticity-robust-se · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026