Heteroskedastisuudesta Riippumattomat (HC) Keskivirheet
Heteroskedastisuudesta riippumattomat keskivirheet ovat OLS-regressiomallin kovarianssimatriisiin tehtävä korjaus, joka tuottaa pätevän päättelyn, kun virhevarianssi ei ole vakio. Halbert White esitteli ne vuonna 1980, ja MacKinnon ja White jalostivat ne äärellisen otoskoon muunnelmiksi HC1-HC4 vuonna 1985. Ne jättävät kerroinarviot muuttumattomiksi, mutta rakentavat keskivirheet uudelleen siten, että t- ja F-testit pysyvät luotettavina heteroskedastisuuden vallitessa.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Menetelmäkartta
Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.
Lähteet
- White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. DOI: 10.2307/1912934 ↗
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 1). Heteroscedasticity-Consistent (HC) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/statistics/heteroscedasticity-robust-se
Mikä menetelmä?
Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.
- Klusterivahvat keskivirheetTilastotiede↔ vertaa
- OLS-regressio (Ordinary Least Squares)Ekonometria↔ vertaa
- KvanttiiliregressioEkonometria↔ vertaa
- Painotettu pienimmän neliösumman menetelmä (WLS)Tilastotiede↔ vertaa
- Wild Bootstrap regressioinipäätelmien tekemiseenTilastotiede↔ vertaa
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →