Одним из способов решения проблемы гетероскедастичности является:
Выберите один ответ:
a. Минимизация величины VIF
b. Использование дисперсии остатков в форме Ньюи-Веста
c. Исключение лишних регрессоров

Другие предметы Университет Гетероскедастичность в регрессионном анализе ПМСА прикладной многомерный статистический анализ гетероскедастичность дисперсия остатков минимизация VIF исключение регрессоров статистический анализ университет методы анализа данных регрессионный анализ Новый

Гетероскедастичность – это ситуация, когда дисперсия ошибок регрессии не является постоянной. Это может привести к неэффективным оценкам коэффициентов регрессии и искажению стандартных ошибок. Одним из способов решения этой проблемы является использование методов, которые могут корректировать стандартные ошибки для учета гетероскедастичности.

Теперь давайте рассмотрим предложенные варианты:

• a. Минимизация величины VIF - VIF (Variance Inflation Factor) используется для оценки мультиколлинеарности между регрессорами, но не является методом решения гетероскедастичности.
• b. Использование дисперсии остатков в форме Ньюи-Веста - это действительно один из методов, который позволяет корректировать стандартные ошибки в присутствии гетероскедастичности. Метод Ньюи-Веста позволяет получать надежные стандартные ошибки, даже если ошибки имеют гетероскедастичную структуру.
• c. Исключение лишних регрессоров - хотя это может помочь в некоторых случаях, это не является прямым методом решения проблемы гетероскедастичности. Исключение регрессоров может улучшить модель, но не гарантирует устранение гетероскедастичности.

Таким образом, правильный ответ на вопрос - b. Использование дисперсии остатков в форме Ньюи-Веста. Этот метод позволяет более точно оценивать стандартные ошибки в условиях гетероскедастичности, что делает его эффективным инструментом в прикладном многомерном статистическом анализе.