Heteroskedastizität in R erkennen (Breusch-Pagan-Test) - Daten analysieren in R (77)

Описание: // Heteroskedastizität in R erkennen (Breusch-Pagan-Test) //

Heteroskedastizität der Residuen in der (multiplen) linearen Regression ist ein Problem. Es beschreibt die zunehmende oder abnehmende Streuung der Residuen des Modells. Einfacher formuliert: Es gibt keine lineare Streuung der Residuen/Fehlerterme. Sind sie linear gestreut, spricht man von Homoskedastizität - das ist eine Voraussetzung für die Durchführung einer linearen (multiplen) Regression.
Bei Heteroskedastizität ergibt sich ein Effekt auf Standardfehler - sie werden ungenau. Dadurch werden automatisch t-Werte und p-Werte ungenau. Hierdurch steigt wiederum die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler 1. Art und/oder Fehler 2. Art zu begehen (Nullhypothese fälschlich verwerfen bzw. Nullhypothese fälschlich annehmen).

Die einfachste analytische Methode ist der (studentisierte) Breusch-Pagan-Test, den ich hier zeige. Ich verwende das lmtest-Paket und die darin enthaltene bptest()-Funktion. Die Nullhypothese des Breusch-Pagan-Tests lautet: Es liegt Homoskedastizität vor. Demzufolge möchte man eher einen p-Wert über 0,05 beobachten.

Aber Achtung: Mit zunehmender Stichprobengröße wird der p-Wert automatisch kleiner und man verwirft die Nullhypothese (ungerechtfertigt) eher. Daher empfiehlt sich zusätzlich eine grafische Betrachtung:
🎥    • Heteroskedastizität in R erkennen (grafisc...  

Ist man sich unschlüssig, weil beide Methoden unterschiedliche Ergebnisse produzieren, rechnet man einfach pauschal robuste Standardfehler aus. Alles Weitere dazu und warum das so ist, zeige ich hier:
🎥    • Was tun bei Heteroskedastizität in der Reg...  


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0:00 Einführung
0:30 Breusch-Pagan-Test rechnen
1:27 Breusch-Pagan-Test interpretieren
2:16 Studentisiert vs. nicht-studentisierter Breusch-Pagan-Test
3:35 Gegenmaßnahmen bei Heteroskedastizität


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