Regression model

Errors estàndard robustos (HC) davant l'heteroscedasticitat

Els errors estàndard robustos davant l'heteroscedasticitat són una correcció a la matriu de covariància d'una regressió OLS que proporciona una inferència vàlida quan la variància de l'error no és constant. Introduïts per Halbert White el 1980 i refinats a les variants de mostra finita HC1-HC4 per MacKinnon i White el 1985, deixen els estimadors dels coeficients sense canvis però reconstrueixen els errors estàndard perquè les proves t i F segueixin sent fiables sota heteroscedasticitat.

Aplica-ho amb StatMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateHeteroscedasticity-Robust Standard Errors (Heteroscedasticity-Consistent (HC) Standard Errors). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/statistics/heteroscedasticity-robust-se · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026