¿Cómo se puede detectar la heterocedasticidad?

Para detectar la heterocedasticidad, básicamente, se pueden utilizar dos métodos: uno informal, basado en la representación gráfica de los residuos frente alguna de las variables del modelo, y otro formal, que consiste en la realización de diferentes tipos de contrastes.

¿Qué hace el test de White?

En estadística la prueba de White es la prueba más general para detectar la heteroscedasticidad en los modelos de regresión lineal. No precisa de una especificación concreta de la heteroscedasticidad bajo la alternativa.

¿Cómo interpretar Homocedasticidad?

La homocedasticidad es una propiedad deseable de los errores de un modelo de regresión simple. La homocedasticidad, como hemos dicho anteriormente, nos permite realizar modelos más fiables. Y esa fiabilidad se ve reflejada en que sea mucho más fácil para los económetras trabajar con el modelo.

¿Cómo se interpreta la homocedasticidad?

La homocedasticidad es una propiedad fundamental del modelo de regresión lineal general y está dentro de sus supuestos clásicos básicos. es un escalar constante para todo i. Lo que significaría que habría una distribución de probabilidad de idéntica amplitud para cada variable aleatoria.

¿Cuáles son las consecuencias de la heterocedasticidad?

Consecuencias de la heterocedasticidad Las consecuencias que emanan del incumplimiento de las hipótesis de heterocedasticidad en los resultados sobre la EMC (estimación de mínimos cuadrados) son: Existen errores en los cálculos del estimador de la matriz de varianzas y covarianzas de los estimadores de mínimos cuadrados.

¿Cuál es la diferencia entre heterocedasticidad y cedasticidad?

Así, no se cumple uno de los requisitos básicos de las hipótesis de los modelos lineales. La palabra heterocedasticidad se puede desglosar en dos partes, hetero (diferente) y cedasticidad (dispersión). De tal manera que, si unimos estas dos palabras adaptadas del griego, obtendríamos algo así como diferente dispersión.

¿Por qué los datos con los que se trabaja son heterogéneos?

De ella se deriva que los datos con los que se trabaja son heterogéneos, ya que provienen de distribuciones de probabilidad con distinta varianza. Existen diferentes razones o situaciones en las que cabe encontrarse con perturbaciones heteroscedásticas.