The challenge to identifying hetero

The challenge to identifying heteroskedasticity is that you can
only know if you have the entire population corresponding
to the chosen independent variables (Xs). In practice, you’ll
be using a sample with only a limited number of observations
for a particular X. Consequently, in applied situations the
detection of heteroskedasticity relies on your intuition, prior
empirical work, educated guesswork, or even sheer
speculation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความท้าทายการระบุ heteroskedasticity คือการ ที่คุณสามารถเท่า ทราบหากคุณมีประชากรทั้งหมดสอดคล้องกันการท่านเลือกตัวแปรอิสระ (Xs) ในทางปฏิบัติ คุณจะใช้ตัวอย่างเพียงจำนวนจำกัดของการสังเกตสำหรับ X บาง ดังนั้น ในกรณีที่ใช้การการตรวจจับ heteroskedasticity อาศัยสัญชาตญาณของคุณ ก่อนงานเชิงประจักษ์ คาดเดาศึกษา หรือแม้แต่กว้างเก็งกำไร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความท้าทายในการระบุ heteroskedasticity คือที่คุณสามารถ
รู้เพียงว่าถ้าคุณมีประชากรทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กับตัวแปรอิสระที่เลือก (Xs) ในทางปฏิบัติคุณจะ
ต้องใช้กลุ่มตัวอย่างที่มีเพียงจำนวน จำกัด ของการสังเกต
สำหรับเอ็กซ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งดังนั้นในสถานการณ์ที่ประยุกต์
การตรวจสอบของ heteroskedasticity อาศัยสัญชาตญาณของคุณก่อนที่
การทำงานเชิงประจักษ์คาดเดาการศึกษาหรือแม้กระทั่งเลี่ยง
การเก็งกำไร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความท้าทายในการระบุ heteroskedasticity คือการที่คุณสามารถรู้แค่ว่าถ้าคุณมีประชากรทั้งหมดที่สอดคล้องกันการเลือกตัวแปรอิสระ ( XS ) ในการฝึก คุณจะใช้ตัวอย่าง มีเพียงจำนวน จำกัด ของการสังเกตสำหรับ โดยเฉพาะ เอ็กซ์ จึงใช้สถานการณ์ในการตรวจหา heteroskedasticity อาศัยสัญชาตญาณ ก่อนงานศึกษาเชิงประจักษ์ , การคาดเดา หรือแม้แต่ อิดการเก็งกำไร