В каких ситуациях гетероскедастичность может привести к неверным статистическим выводам?

Гетероскедастичность может привести к неверным статистическим выводам в ситуациях, когда дисперсия ошибок модели не является постоянной. new.1-fin.ru ru.ruwiki.ru Это означает, что при изменении значений независимых переменных изменяется и разброс (дисперсия) зависимой переменной. new.1-fin.ru

Некоторые ситуации, в которых гетероскедастичность может повлиять на достоверность выводов:

• Анализ влияния рекламных затрат на продажи компании. new.1-fin.ru Если при одинаковых уровнях рекламных затрат продажи значительно варьируются, это может указывать на гетероскедастичность. new.1-fin.ru В таких случаях стандартные ошибки оценок будут недооценены или переоценены, что может привести к неверным выводам о значимости влияния рекламы на продажи. new.1-fin.ru
• Использование F-теста (F-критерия) для общей значимости регрессии. fin-accounting.ru Когда ошибки являются гетероскедастическими, F-тест становится ненадёжным. fin-accounting.ru
• Оценка значимости отдельных коэффициентов регрессии. fin-accounting.ru T-тесты (t-критерии) в этом случае также ненадёжны, поскольку гетероскедастичность приводит к смещению оценки стандартной ошибки коэффициентов регрессии. fin-accounting.ru

Наибольшие проблемы для статистического вывода создаёт условная гетероскедастичность — гетероскедастичность в дисперсии ошибок, которая в зависимости от условий коррелирует со значениями независимых переменных в регрессии. fin-accounting.ru