Specifically, in the presence of he

Specifically, in the presence of heteroskedasticity,
the OLS estimators may not be efficient (achieve the smallest
variance). In addition, the estimated standard errors of the
coefficients will be biased, which results in unreliable
hypothesis tests (t-statistics). The OLS estimates, however,
remain unbiased

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน heteroskedasticity โดยเฉพาะOLS estimators อาจไม่มีประสิทธิภาพ (ให้น้อยที่สุดผลต่าง) นอกจากนี้ การประเมินมาตรฐานข้อผิดพลาดสัมประสิทธิ์จะลำเอียง ซึ่งผลไม่น่าเชื่อถือทดสอบสมมติฐาน (t-สถิติ) OLS ประเมิน อย่างไรก็ตามยังคงเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยเฉพาะในการปรากฏตัวของ heteroskedasticity ที่
ตัวประมาณ OLS อาจจะไม่เป็นที่มีประสิทธิภาพ (บรรลุที่เล็กที่สุด
แปรปรวน) นอกจากนี้ยังมีข้อผิดพลาดมาตรฐานประมาณของ
ค่าสัมประสิทธิ์จะลำเอียงซึ่งส่งผลให้ไม่น่าเชื่อถือ
การทดสอบสมมติฐาน (T-สถิติ) ประมาณการ OLS แต่
ยังคงเป็นกลาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยเฉพาะใน heteroskedasticity ต่อหน้า ,น้อยที่สุดประมาณอาจไม่สะดวก ( ให้น้อยที่สุดความแปรปรวน ) นอกจากนี้ ประเมินมาตรฐานข้อผิดพลาดของค่าสัมประสิทธิ์จะลำเอียง , ซึ่งผลในที่ไม่น่าเชื่อถือการทดสอบสมมุติฐาน ( หรือไม่ ) ทั้งประเมิน อย่างไรก็ตามยังคงเป็นกลาง