Diagnostika modelu
Z výstupu kvantifikácie modelu máme odhad parametrov modelu. To však ešte neznamená, že výsledky sú automaticky spoľahlivé. Následne je potrebné overiť, či sú splnené predpoklady, za ktorých môžeme výstupy z kvantifikácie správne interpretovať a používať v ďalšej analýze.
Prečo diagnostika?
Diagnostika modelu slúži na kontrolu toho, či model a jeho reziduá spĺňajú základné predpoklady. Ak sú tieto predpoklady porušené, model nemusí byť „zlý“, ale výsledky môžu byť skreslené alebo nespoľahlivé (napr. neplatné testy, nesprávne štandardné chyby, zavádzajúce závery).
Čo diagnostikou kontrolujeme
Diagnostické testy sa zameriavajú najmä na vlastnosti rezíduí a vzťahy medzi vysvetľujúcimi premennými. V tejto sekcii sa budeme venovať trom najčastejším problémom, ktoré sa pri regresných modeloch vyskytujú:
Najčastejšie diagnostické problémy
- Autokorelácia – reziduá nie sú nezávislé (typicky pri časových radoch).
- Heteroskedasticita – rozptyl rezíduí nie je konštantný.
- Multikolinearita – vysvetľujúce premenné sú silno navzájom závislé.
Každému z týchto problémov sa budeme venovať v samostatnej podstránke, kde si popíšeme, ako ich diagnostikovať a prípadne odstrániť.
📚 Diagnostické problémy
Marček, D., Marček, M., Pančíková, L.: Ekonometria a soft computing. Žilina: EDIS, 2008. ISBN 978-80-8070-746-0
Gujarati, D. N., Porter, D. C.: Basic Econometrics. McGraw-Hill, 2009.