OLS采用稳健标准误有什么好处？系数值并没有变呀？

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如题，OLS+稳健标准误，有什么好处，回归系数并没有变化呀，有点困惑。因为我的模型需要预测，所以更好的系数才是关键，那么及时标准误算法不一样了，感觉用处不大~~

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关键词：OLS 标准误 回归系数 模型 稳健标准误 OLS

皖山一流 发表于 2016-4-27 11:39
如题，OLS+稳健标准误，有什么好处，回归系数并没有变化呀，有点困惑。因为我的模型需要预测，所以更好的系 ...

修正异方差啊，有时可能改变系数显著性

506232839 发表于 2016-4-27 12:45
修正异方差啊，有时可能改变系数显著性

哦，但是系数值是不变的呗？
这样对于模型的准确性并没有多大帮助的吧~

     即使你模型是用来做预测的，使用稳健标准误也有好处。一是修正异方差；二是使得模型显著性结果更稳健。回归系数虽然使不使用稳健标准误都不会改变，但回归系数的显著性完全可能因为使用了稳健标准误而发生改变（回归系数显著性的检验统计量是通过回归系数/标准误得到的）。祝好运~

标准误不正确，t检验失效

t=(b-beta)/se(b)   

否则，为什么要检验异方差呢？

稳健标准误当然有用呀，可以用来修正异方差。没有更好的系数这个说法的，就算系数有多“好”。最后不显著了，也是没有什么意义。

而且标准误对回归系数的置信区间也有影响，也间接影响了对被解释变量进行区间预测时区间的宽度，就是说影响了预测的区间范围。

所以，稳健标准误是有用处的。

crysjia 发表于 2016-4-27 18:40
稳健标准误当然有用呀，可以用来修正异方差。没有更好的系数这个说法的，就算系数有多“好”。最后不显著了 ...

哦，soga~~

为什么要用稳健的标准误，理由太简单了，你做预测时候要进行区间估计吧，而普通最小二乘法估计出来的方差是错误的，你的区间肯定就是错误的。

对于预测模型来说自变量的取舍是一个重要问题。没有可靠的检验就不好判断哪些变量应该保留，哪些应该舍掉。而且所谓系数不变就不影响预测结果的说法也只是适用于点预测而已。