Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

This entry is part 8 of 20 in the series Khuyết tật mô hình

Cập nhật: 08/03/2022 bởi admin0

Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)

Nhắc lại các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cố điển

  1. Kỳ vọng của các yêu tố ngẫu nhiên bằng 0, E(ui)=0, OLS luôn cho điều này
  2. Phương sai của các ui là bằng nhau, Var (ui)=σ^2 là 1 hằng số. Đây là giả định phương sai sai số không đổi
  3. Không có tương quan giữa các ui (nếu có thì là hiện tượng tự tương quan)
  4. Sai số và các biến trong mô hình không tương quan với nhau, cov (U, X)=0
  5. Sai số ui phân phối chuẩn (đã xét)

Nhìn chung thì

+ Các sai số ui không quan sát được, nhưng có thể quan sat được các phần dư ei

+ Nếu phát hiện ra rằng phần dư e có phương sai Var(e) phụ thuộc vào 1 biến số nào đó (e^2 phụ thuộc 1 biến nào đó) thì khi đó giả định số 2 không còn đúng nữa. Ta nói khi đó mô hình gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Tính hiệu quả của OLS dựa trên giả định phương sai sai số không đổi. Đương nhiên nếu vi phạm giả định này tình thủ tục OLS sẽ mất đi tính hiệu quả phải không?

Như vậy các kiểm định phương sai sai số thay đổi chẳng qua là các thử nghiệm để xem e^2 có quan hệ với 1 “biến số” nào không. Trường hợp đặc biệt thì “biến số” đó là 1 trong các biến độc lập của mô hình. Các thử nghiệm này là khác nhau nên có thể cho các kết quả khác nhau. Hơn nữa không có hạn chế các thử nghiệm nên thường ta chỉ thực hiện các kiểm định nổi tiếng và thông dụng mà thôi.

Trong 1 số bài viết sau mình sẽ đề cập đến 1 số cách kiểm tra thông dụng và cách thực hiện trên SPSS (và EXCEL)

Series Navigation<< Hiện tượng đa cộng tuyến trong các bài có sử dụng phân tích efa trước đóPhát hiện phương sai sai số thay đổi bằng đồ thị >>