Гетероскедастичность - История изменений

Patarakin в 04:51, 20 сентября 2025

2025-09-20T04:51:06Z

← Предыдущая версия		Версия от 07:51, 20 сентября 2025
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. '''Гетероскедастичность''' (англ. heteroscedasticity) характеризуется непостоянством дисперсии случайной ошибки. Классический пример — зависимость между доходом и расходами: у людей с высоким доходом вариабельность расходов значительно выше.		\|Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. '''Гетероскедастичность''' (англ. heteroscedasticity) характеризуется непостоянством дисперсии случайной ошибки. Классический пример — зависимость между доходом и расходами: у людей с высоким доходом вариабельность расходов значительно выше.
	\|Field_of_knowledge=Экономика, Статистика, Моделирование		\|Field_of_knowledge=Экономика, Статистика, Моделирование
			\|similar_concepts=Тест Бройша — Пагана
	\|Environment=Economic Disparity		\|Environment=Economic Disparity
	}}		}}

Patarakin в 04:37, 20 сентября 2025

2025-09-20T04:37:37Z

← Предыдущая версия		Версия от 07:37, 20 сентября 2025
Строка 1:		Строка 1:
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве.		\|Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. '''Гетероскедастичность''' (англ. heteroscedasticity) характеризуется непостоянством дисперсии случайной ошибки. Классический пример — зависимость между доходом и расходами: у людей с высоким доходом вариабельность расходов значительно выше.
	\|Field_of_knowledge=Экономика, Статистика, Моделирование		\|Field_of_knowledge=Экономика, Статистика, Моделирование
	\|Environment=Economic Disparity		\|Environment=Economic Disparity

Patarakin в 04:16, 20 сентября 2025

2025-09-20T04:16:28Z

← Предыдущая версия		Версия от 07:16, 20 сентября 2025
Строка 4:		Строка 4:
	\|Environment=Economic Disparity		\|Environment=Economic Disparity
	}}		}}
	'''Гетероскедастичность''' в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве.		'''Гетероскедастичность''' в эконометрике — это свойство, при котором [[дисперсия случайной ошибки]] регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве.
	Формально:		Формально:

Patarakin: /* Модель «Экономическое неравенство» */

2025-09-19T20:29:46Z

Модель «Экономическое неравенство»

← Предыдущая версия		Версия от 23:29, 19 сентября 2025
Строка 26:		Строка 26:

	различаются между центральными кластерами и периферией.		различаются между центральными кластерами и периферией.

			=== Модель Segregation (Сегрегация Шеллинга) ===
			Агенты реагируют на долю «своих» в окрестности, но в районах с неоднородным составом соседей дисперсия выбора (остатков модели) возрастает:

			<math>
			\operatorname{Var}\left(U(i) - \widehat{U}(i)\right)
			\quad \text{больше там, где} \quad
			\frac{\#\{\text{своих в }r\}}{\#\{\text{всех в }r\}} \approx 0.5
			</math>

Patarakin: /* Модель «Экономическое неравенство» */

2025-09-19T20:27:48Z

Модель «Экономическое неравенство»

← Предыдущая версия		Версия от 23:27, 19 сентября 2025
Строка 20:		Строка 20:

	<math>		<math>
	\operatorname{Var}\~~bigl~~(U_{\text{poor}}(i) - \widehat{U}_{\text{poor}}(i)\~~bigr~~)		\operatorname{Var}\left(U_{\text{poor}}(i) - \widehat{U}_{\text{poor}}(i)\right)
	\quad\text{и}\quad		\quad \text{и} \quad
	\operatorname{Var}\~~bigl~~(U_{\text{rich}}(i) - \widehat{U}_{\text{rich}}(i)\~~bigr~~)		\operatorname{Var}\left(U_{\text{rich}}(i) - \widehat{U}_{\text{rich}}(i)\right)
	~~\endmath~~>		</math>

	различаются между центральными кластерами и периферией.		различаются между центральными кластерами и периферией.

Patarakin в 20:25, 19 сентября 2025

2025-09-19T20:25:42Z

@@ Строка 12: / Строка 12: @@
 то есть
-– дисперсия ошибок <math>\sigma_i^2</math> для наблюдения <math>i</math> не постоянна,
+* дисперсия ошибок <math>\sigma_i^2</math> для наблюдения <math>i</math> не постоянна,
-– при гомоскедастичности требование: <math>\operatorname{Var}(\varepsilon_i)=\sigma^2</math> для всех <math>i</math>.
+* при гомоскедастичности требование: <math>\operatorname{Var}(\varepsilon_i)=\sigma^2</math> для всех <math>i</math>.

Patarakin: Новая страница: «{{Понятие |Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. |Field_of_knowledge=Экономик...»

2025-09-19T20:24:19Z

Новая страница: «{{Понятие |Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. |Field_of_knowledge=Экономик...»

Новая страница

{{Понятие
|Description=Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве.
|Field_of_knowledge=Экономика, Статистика, Моделирование
|Environment=Economic Disparity
}}
'''Гетероскедастичность''' в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве.
Формально:

<math>
\operatorname{Var}(\varepsilon_i \mid X_i) = \sigma_i^2 \neq \sigma^2
</math>

то есть
– дисперсия ошибок <math>\sigma_i^2</math> для наблюдения <math>i</math> не постоянна,
– при гомоскедастичности требование: <math>\operatorname{Var}(\varepsilon_i)=\sigma^2</math> для всех <math>i</math>.