Como analisar a homocedasticidade?
Teste de
homocedasticidade. Em análise de variância(ANOVA), há um pressuposto que deve ser atendido que é de os erros terem variância comum, ou seja,
homocedasticidade. Isso implica que cada tratamento que se está sendo comparado pelo teste F, deve ter aproximadamente a mesma variância para que a ANOVA tenha validade.
O que é a homocedasticidade?
A
homocedasticidade descreve uma situação em que o termo de erro (ou seja, o “ruído” ou perturbação aleatória na relação entre as variáveis independentes e a variável dependente) é o mesmo em todos os valores das variáveis independentes.
O que significa Homocedasticidade e Heterocedasticidade?
Homocedasticidade Homocedasticidade: A variância dos erros e, condicionada aos valores das variáveis explanatórias, será constante.
Heterocedasticidade: A variância dos erros será diferente para cada valor condicional de Xji.
Como identificar autocorrelação?
Uma
autocorrelação positiva é identificada por um agrupamento de resíduos com o mesmo sinal. Uma
autocorrelação negativa é identificada por rápidas mudanças nos sinais de resíduos consecutivos.
O que significa Homocedasticidade e heterocedasticidade?
Homocedasticidade Homocedasticidade: A variância dos erros e, condicionada aos valores das variáveis explanatórias, será constante.
Heterocedasticidade: A variância dos erros será diferente para cada valor condicional de Xji.
Quais as consequências da heterocedasticidade?
Matriz variância-covariância (N colunas e N linhas): termos diagonais são iguais e fora da diagonal são nulos – homocedasticidade e inexistência de auto-correlação. Quando há
heterocedasticidade, o termo de erro é concebido como sendo retirado de uma distribuição diferente para cada observação.
Quais as consequências da heterocedasticidade para o método de MQO?
Na presença de
heterocedasticidade, o estimador de
MQO continua não enviesado, mas ineficiente. Para corrigir o problema da variância residual não constante, lança-se mão do MQP que consiste em transformar (ponderar) a equação de modo a garantir erros homocedásticos.
O que é autocorrelação serial?
Autocorrelação (correlação
serial) de primeira ordem: correlação existente entre uma observação i qualquer e a observação imediatamente anterior (i-1).
Autocorrelação (correlação
serial) de ordem q: correlação existente entre uma observação i qualquer e a observação anterior (i-q).
O que é coeficiente de autocorrelação?
Em estatística,
autocorrelação é uma medida que informa o quanto o valor de uma realização de uma variável aleatória é capaz de influenciar seus vizinhos. ... Segundo a definição da estatística, o valor da
autocorrelação está entre 1 (correlação perfeita) e -1, o que significa anti-correlação perfeita.
Como analisar o VIF?
Geralmente, um
VIF acima de 4 ou tolerância abaixo de 0,25 indica que pode existir multicolinearidade, e mais investigação é necessária. Quando o
VIF é maior que 10 ou a tolerância é menor que 0,1, há uma multicolinearidade significativa que precisa ser corrigida.
O que causa a heterocedasticidade?
A dispersão dos resíduos em função da variável X (renda) sugere que, à medida que a renda cresce, a dispersão dos resíduos também aumenta, indicando a presença de
heterocedasticidade, em uma relação aparentemente linear.
O que é autocorrelação econometria?
Autocorrelação significa então, dependência temporal dos valores sucessivos dos resíduos. ... É considerado um dos problemas mais sérios em
Econometria, pois em muitos modelos econométricos, o erro aleatório ei são variáveis autocorrelacionadas.
Como testar autocorrelação?
Um dos testes mais conhecidos para verificação de
autocorrelação temporal é a estatística d, de Durbin Watson, que envolve o calculo de um
teste estatístico baseado nos resíduos do método de regressão de mínimos quadrados.
Como calcular a autocorrelação?
FUNÇÃO DE
AUTOCORRELAÇÃO onde Var(rt−k)=Var(rt) porque rt é fracamente estacionário.
O que é autocorrelação negativa?
Uma
autocorrelação negativa é identificada por rápidas mudanças nos sinais de resíduos consecutivos. Use a estatística Durbin-Watson para testar a presença de
autocorrelação. O teste está baseado na suposição de que erros são gerados por um processo autorregressivo de primeira ordem.