Robuste Standardfehler und Heteroskedastizität

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Robuste Standardfehler und Heteroskedastizität

Beitragvon phiechen2 » Sa 25. Mai 2013, 14:09

Hallo ich würde mich sehr freuen wenn mir jemand helfen könnte. Ich habe in SPSS mit etwas Arbeit nun geschafft robuste Standardfehler zu schätzen. Die frage ist nun, wie teste ich nun ob mit denen keine Heterosk. mehr vorliegt. Ich verstehe einfach nicht so ganz wozu ich die jetzt geschätzt habe, ich will mein Modell ja irgendwie verbessern, also schauen ob meine Datn interpretierbar sind da nun keine Heterosk. mehr vorliegt. Aber dazu müsste ich das ja erstmal wissen/testen.
Dankeeee!
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Re: Robuste Standardfehler und Heteroskedastizität

Beitragvon Holgonaut » Sa 25. Mai 2013, 16:28

Hi,

du hast da was nicht ganz verstanden. Das Ziel der ganzen Residuendiagnostik ist, korrekte Standardfehler (SE) zu schätzen, damit du statistische Tests der Regressionskoeffizienten durchführen kannst. Bei Heterosk. sind Standardfehler verzerrt - ergo auch die Tests. Robuste Standardfehler sind korrigiert - womit o.g. Ziel erreicht wird.

Grüße
Holger
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Re: Robuste Standardfehler und Heteroskedastizität

Beitragvon phiechen2 » So 26. Mai 2013, 13:00

Doch das hab ich schon verstanden, dachte ich zumindest ;) mich aber blöd ausgedrückt. Wenn ich diese robusten Standardfehler nun geschätzt habe, dann darf ich jetzt also auch meine Ergebnisse(geschätzten koeffizienten etc) interpretieren weil die teststatistiken nun stimmen?
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Re: Robuste Standardfehler und Heteroskedastizität

Beitragvon daniel » So 26. Mai 2013, 15:45

Die geschätzten Koeffizienten kannst Du auch interpretieren, wenn die Standardfehler heteroskedastisch sind. Robuste Standardfehler (etwas besser vielleicht: Huber-White oder Sandwich Standardfehler) verändern nicht die geschätzen Koeffizienten. Mit robusten Standardfehlern kannst Du (konservative) inferenzstatisitsche Aussagen über die Koeffizienten treffen.

vgl. auch die Diskussion hier (ab etwa der zweiten Hälfte der posts): regressionanalyse-f11/interaktionseffekt-t1190-10.html
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