¿Cómo interpretar la prueba breusch pagan?

¿Qué es la prueba de Breusch-Pagan?

1. Hipótesis nula (H 0 ): la homocedasticidad está presente (los residuos se distribuyen con la misma varianza)
2. Hipótesis alternativa (H A ): Heteroscedasticidad está presente (los residuos no se distribuyen con la misma varianza)

¿Cómo interpretar prueba de heterocedasticidad?

El término es contrario a homocedasticidad. En otras palabras, en los modelos de regresión lineales se dice que hay heterocedasticidad cuando la varianza de los errores no es igual en todas las observaciones realizadas. Así, no se cumple uno de los requisitos básicos de las hipótesis de los modelos lineales.

¿Qué pasa si un modelo no cumple la hipótesis de homocedasticidad?

Tal como se indica en el artículo de la heterocedasticidad, existen ciertas consecuencias de que un modelo no cumpla la hipótesis de homocedasticidad. Recordemos que si un modelo no cumple el supuesto de homocedasticidad, entonces sus errores tienen heterocedasticidad y se presenta lo siguiente:

¿Cuál es la diferencia entre homocedasticidad y cedasticidad?

Además, si una varianza, aparte de ser constante es también más pequeña, nos dará como resultado una predicción del modelo más fiable. La palabra homocedasticidad se puede desglosar en dos partes, homo (igual) y cedasticidad (dispersión).

¿Qué es el modelo de regresión lineal múltiple?

El Modelo de regresión lineal múltiple . El modelo de regresión lineal múltiple es idéntico al modelo de regresión lineal simple, con la única diferencia de que aparecen más variables explicativas: . Modelo de regresión simple: . y=b0+b1⋅x+u. Modelo de regresión múltiple: . y=b0+b1⋅x1+b2⋅x2+b3⋅x3+…+bk⋅xk+u.

¿Cuáles son los coeficientes de regresión parcial estandarizados?

ƒ Los coeficientes de regresión parcial estandarizados (coeficientes Beta) están inflados tanto en positivo como en negativo (al mismo tiempo, adoptan valores mayores que 1 y menores que –1) ƒ Existen valores de tolerancia pequeños (próximos a 0,01).