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heteroskedasticity
hétéroscédasticité
最終更新: 2018-02-13
使用頻度: 2
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the arch statistics are used to detect effects of autoregressive conditional heteroskedasticity of the errors of order 1 to 4.
les statistiques arch sont utilisées pour détecter des effets d'hétéroscédasticité conditionnelle de forme autorégressive des erreurs d'ordre 1 à 4 (autoregressive conditional heteroskedasticity).
heteroskedasticity may for example occur if the variation in music purchases is greater for people on a high income compared to people on low incomes.
l'hétéroscédasticité peut par exemple se produire si la variation dans les achats de musique est plus grande pour des personnes ayant un revenu élevé que pour les personnes ayant un revenu faible.
see also autoregressive conditional heteroskedasticity (arch) models and autoregressive integrated moving average (arima) models.
see also autoregressive conditional heteroskedasticity (arch) models and autoregressive integrated moving average (arima) models.
deb, trivedi, and varangis (1996) argue that most results by pindyck and rotemberg are due to misspecification because heteroskedasticity and structural breaks are neglected.
deb, trivedi, et varangis (1996) affirment que la plupart des conclusions de pindyck et rotemberg sont le résultat d’une mauvaise analyse car l’ hétéroscédasticité et les ruptures structurelles ont été négligées.
this leads us to consider a cross-section time-series model taking into account not only a linear trend, but also the autocorrelation and the groupwise heteroskedasticity of the errors.
ceci nous amène à considérer un modèle de coupe transversale longitudinale en tenant dûment compte, en plus d’une tendance linéaire, de l’autocorrélation et de l’hétéroscédasticité des erreurs.
we now discuss potential issues with respect to the regressions carried out in the paper. these relate to problems of inferring causality from cross-sectional data, issues of endogeneity and omitted variables, heteroskedasticity and errors in variables.
nous examinons ensuite les problèmes que peuvent soulever les régressions effectuées dans le document : difficulté de déduire la causalité à partir de données transversales, problèmes d'endogénéité et d'omission de variables, d'hétéroscédasticité et d'erreurs dans les variables.
the t-statistics shown above were therefore corrected to account for heteroskedasticity, which enabled us to obtain consistent standard deviations. 14 it is important to note that including wages as an explanatory variable could introduce a simultaneity bias into the estimation as it is probable that real wages are not determined completely exogenously.
par conséquent, les statistiques t présentées ci-dessus ont été corrigées afin de tenir compte du problème d'hétéroscédasticité, nous permettant ainsi d'obtenir des écarts-types qui soient consistants.14 il est important de noter que l'inclusion des salaires comme variable explicative pourrait introduire un biais de simultanéité dans l'estimation car il est probable que les salaires réels ne sont pas entièrement déterminés de façon exogène.