Heteroskedasticity in regression : detection and correction
著者
書誌事項
Heteroskedasticity in regression : detection and correction
(Sage publications series, . Quantitative applications in the social sciences ; no. 07-172)
Sage, c2013
- : pbk
大学図書館所蔵 全30件
  青森
  岩手
  宮城
  秋田
  山形
  福島
  茨城
  栃木
  群馬
  埼玉
  千葉
  東京
  神奈川
  新潟
  富山
  石川
  福井
  山梨
  長野
  岐阜
  静岡
  愛知
  三重
  滋賀
  京都
  大阪
  兵庫
  奈良
  和歌山
  鳥取
  島根
  岡山
  広島
  山口
  徳島
  香川
  愛媛
  高知
  福岡
  佐賀
  長崎
  熊本
  大分
  宮崎
  鹿児島
  沖縄
  韓国
  中国
  タイ
  イギリス
  ドイツ
  スイス
  フランス
  ベルギー
  オランダ
  スウェーデン
  ノルウェー
  アメリカ
注記
Includes bibliographical references and indexes
内容説明・目次
内容説明
This volume covers the commonly ignored topic of heteroskedasticity (unequal error variances) in regression analyses and provides a practical guide for how to proceed in terms of testing and correction. Emphasizing how to apply diagnostic tests and corrections for heteroskedasticity in actual data analyses, the book offers three approaches for dealing with heteroskedasticity:
variance-stabilizing transformations of the dependent variable;
calculating robust standard errors, or heteroskedasticity-consistent standard errors; and
generalized least squares estimation coefficients and standard errors.
The detection and correction of heteroskedasticity is illustrated with three examples that vary in terms of sample size and the types of units analyzed (individuals, households, U.S. states). Intended as a supplementary text for graduate-level courses and a primer for quantitative researchers, the book fills the gap between the limited coverage of heteroskedasticity provided in applied regression textbooks and the more theoretical statistical treatment in advanced econometrics textbooks.
目次
Series Editor's Introduction
About the Authors
Acknowledgements
1. What Is Heteroskedasticity and Why Should We Care?
2. Detecting and Diagnosing Heteroskedasticity
3. Variance-Stabilizing Transformations To Correct For Heteroskedasticity
4. Heteroskedasticity Consistent (Robust) Standard Errors
5. (Estimated) Generalized Least Squares Regression Model For Heteroskedasticity
6. Choosing Among Correction Options
References
Appendix: Miscellaneous Derivations and Tables
「Nielsen BookData」 より