Uji heteroskedastisitas merupakan bagian dari uji asumsi klasik dalam design regresi. Dimana, salah satu persyaratan yang harus terpenuhi dalam product regresi yang baik adalah tidak terjadi gelaja heteroskedastisitas.
Below selected assumptions, the OLS estimator has a standard asymptotic distribution when properly normalized and centered (even if the data won't originate from a normal distribution). This result's used to justify applying a normal distribution, or possibly a chi square distribution (based upon how the check statistic is calculated), when conducting a hypothesis examination. This holds even beneath heteroscedasticity.
Jadi tidak ada pertanyaan, "Kak setelah kita modifikasi, terus product yang dipergunakan yang mana? Yang baru atau yang lama". Pertanyaan ini sering muncul dan biasanya tidak kita jawab karena sudah jelas.
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk melihat apakah residual dari model yang terbentuk memiliki varians yang konstan atau tidak. Uji heteroskedastisitas penting dilakukan pada model yang terbentuk.
Pada dasarnya cara kerja uji ini dilakukan dengan menjadikan residual (dari persamaan regresi yang dikuadratkan) sebagai variabel independen menggantikan variabel Y dalam design asli.
Halo mas saya mau nanya, jika data saya pada uji heteroskedastisitas dan yang lolos makai uji Arch itu gapapa mas ? Apakah click here ada referensi buku mengenai hal itu ? Atau ada kriteria tertentu mas ? Makasih mas
dengan mas jul ngasih jawaban aja saya sudah terimakasih, berkat mas jul juga saya akhirnya dapat inspirasi..hehe
Implement a weighted minimum squares estimation process, where OLS is applied to remodeled or weighted values of X and Y. The weights fluctuate more than observations, ordinarily depending on the altering mistake variances.
Mas saya mau tanya bagaimana cara transformasi ke bentuk 1st change delta, soalya saya cari kok adanya transformasi Ln Lag dst
Cara melakukan penghitungan persamaan regresi LN ini sangat mudah dalam Eviews. Seperti melakukan penghitungan regresi seperti biasa di Eviews namun sedikit mengubah kode rumusnya. Kita hanya tinggal mengubah isi estimate equation-nya. Bila di model regresi biasa kita menggunakan rumus seperti ini:
Klik plots, maka akan terbuka dialog seperti di bawah ini, lalu klik *SRESID masukan ke kotak Y, lalu klik *ZPRED lalu masukan ke kotak X. Kemudian klik carry on lalu klik Alright maka akan muncul output grafik Scatterplot.
assalamualaikum wr wb mas, saya ingin bertanya apakah memang boleh melakukan renovate data seperti log atau outliner, kemudian untuk uji yg lain apakah bermasalah nantinya?
Aden Rama : mas, barusan saya cek, linknya masih bisa kok, coba aja di duplicate linknya ke tab baru trus tekan enter, biasaya langsung masuk ke folder download mas, bisa juga mas tinggalkan alamat electronic mail supaya bisa saya kirim ke e mail mas.
Penyimpangan ini disebabkan oleh adanya ketidaksamaan varians dari residual untuk semua pengamatan dalam model regresi. Syarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya penyimpangan heteroskedastisitas.