刘同学2024-09-26 12:06:21
刘同学为什么当异方差时mse变大，标准误会变小？为什么当序列自相关，两者都变小？
回答（1）
爱吃草莓的葡萄2024-10-07 23:13:45
爱吃草莓的葡萄同学你好。在异方差的情况下，如果仍然使用传统的OLS（最小二乘法）进行回归估计，那么标准误（即回归系数的估计误差）可能会被低估。这是因为OLS估计假设误差项的方差是恒定的，而异方差违反了这一假设，导致标准误的计算不准确。然而，这种低估并不意味着标准误的实际值变小，而是指其估计值相对于真实值偏小。在严格意义上，异方差导致的是标准误的估计值不准确，而非标准误本身变小。
序列自相关可能会导致标准误的计算值变小。这是因为自相关增加了样本数据之间的相关性和依赖性，从而降低了观测值之间的独立性。在计算标准误时，如果忽略了这种自相关性，那么标准误的估计值可能会偏低。但需要注意的是，这种低估是不准确的，因为它没有考虑到自相关对回归系数估计误差的影响。
- 评论（0）
- 追问（0）
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片