Given the default standard errors o

Given the default standard errors of the model estimated by OLS with default variance-covariance matrix being wrong, the robust standard errors shows that the estimated confidence intervals are narrower for GLS. For example, for x2 the improvement is from [0.86, 0.99] to [0.94, 1.04]. As predicted by theory, GLS with a correctly specified model for heteroskedasticity is more efficient than OLS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ได้รับข้อผิดพลาดมาตรฐานของรูปแบบเริ่มต้นโดยประมาณ OLS ด้วยเริ่มต้นเมทริกซ์ความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมการผิดข้อผิดพลาดมาตรฐานที่แข็งแกร่งแสดงให้เห็นว่าช่วงความเชื่อมั่นคาดแคบเพื่อ gls ตัวอย่างเช่นสำหรับการปรับปรุง x2 จาก [0.86, 0​​.99] ไปที่ [0.94, 1.04] เป็นที่คาดการณ์โดยทฤษฎี gls ด้วยรูปแบบที่กำหนดไว้อย่างถูกต้องสำหรับ heteroskedasticity จะมีประสิทธิภาพมากกว่า OLS

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ให้ข้อผิดพลาดมาตรฐานเริ่มต้นของแบบประเมิน โดย OLS กับเมทริกซ์ความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมค่าเริ่มต้นถูกผิด ข้อผิดพลาดมาตรฐานแข็งแกร่งแสดงที่ช่วงความเชื่อมั่นโดยประมาณจะแคบกว่าใน GLS ตัวอย่าง 2 x ปรับปรุงมาจาก [0.86, 0.99] กับ [0.94, 1.04] เป็นที่คาดการณ์ตามทฤษฎี GLS กับแบบจำลองที่ระบุไม่ถูกต้องสำหรับ heteroskedasticity มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่า OLS

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ได้รับข้อความแสดงข้อผิดพลาดมาตรฐานค่าดีฟอลต์ของรุ่นที่คาดว่าเก่าด้วย Matrix ค่าดีฟอลต์ไม่เหมือนกัน - covariance ที่ไม่ถูกต้องข้อผิดพลาดมาตรฐานที่แข็งแกร่งจะแสดงความเชื่อมั่นว่าในแต่ละช่วงโดยประมาณที่มีแคบลงสำหรับ gls. ยกตัวอย่างเช่นสำหรับ x 2 การปรับปรุงที่มีที่มาจาก[ 0.86 ]เป็น[ 0.99 0.94 1.04 ] คาดการณ์ไว้ได้โดยทฤษฎีหลอดไส้หลอดพร้อมด้วยอย่างถูกต้องรุ่นที่ระบุสำหรับ heteroskedasticity จะมี ประสิทธิภาพ มากกว่าเก่า