Robust OLS (OLS med robuste standardfejl)
Robust OLS anvender almindelig mindste kvadraters metode (OLS) til at estimere koefficienter og erstatter derefter de klassiske standardfejl med heteroscedasticitets-konsistente (HC) standardfejl — almindeligvis kaldet White standardfejl. Dette efterlader punktestimaterne uændrede, samtidig med at gyldige t-statistikker og konfidensintervaller opnås, selv når fejlvariansen ikke er konstant på tværs af observationer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Kilder
- White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838. DOI: 10.2307/1912934 ↗
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares with Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/da/econometrics/robust-ols
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.
- Generel mindste kvadraters metode (GLS)Statistik↔ compare
- Almindelig mindste kvadraters metode (OLS) regressionØkonometri↔ compare
- Panel Fixed Effects ModelØkonometri↔ compare
- KvantilregressionØkonometri↔ compare
- Robust Generaliserede mindste kvadrater (Robust GLS)Økonometri↔ compare
- Vægtede mindste kvadraters metode (WLS)Statistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →