Regression model

Heteroscedasticitātei izturīgi (HC) standartas kļūdas

Heteroscedasticitātei izturīgas standartas kļūdas ir OLS regresijas kovariācijas matricas korekcija, kas nodrošina derīgu secinājumu, ja kļūdu dispersija nav konstanta. Ieviesa Halberts Vaits 1980. gadā un 1985. gadā Makkinons un Vaits pilnveidoja līdz galīgās izlases variantiem HC1-HC4. Tie nemaina koeficientu novērtējumus, bet gan pārbūvē standartas kļūdas, lai t un F testi paliktu uzticami heteroscedasticitātes apstākļos.

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Heteroscedasticity-Consistent (HC) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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

Uz to atsaucas

ScholarGateHeteroscedasticity-Robust Standard Errors (Heteroscedasticity-Consistent (HC) Standard Errors). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/statistics/heteroscedasticity-robust-se · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026