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統計學名詞 来自维基百科,自由的百科全书
異質變異數(英語:Heteroscedasticity),指的是一系列的隨機變數間的變異數不相同,相對於同質變異數(Homoscedasticity)。
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當我們利用普通最小平方法進行迴歸估計時,常應用高斯-馬可夫定理。其中假設誤差項的變異數是不變的,而異質變異數是違反這個假設的。如果普通最小平方法應用於異質變異數模型,會導致估計出的變異數值是真實變異數值的偏誤估計量,但是估計值是不偏的。[1]解決方法包括對數處理、修改模型、加權最小平方法、異質變異數穩健的標準誤等。
計量經濟學家羅伯特·F·恩格爾因他對存在異質變異數的迴歸分析的研究而獲得2003年諾貝爾經濟學獎,研究得出了自我迴歸條件異質變異數模型(ARCH)。[2]
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