¿Qué es la heteroscedasticidad?

Preguntado por: Naia Tovar  |  Última actualización: 18 de enero de 2023
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En estadística se dice que un modelo de regresión lineal presenta heterocedasticidad cuando la varianza de los errores no es constante en todas las observaciones realizadas. Esto implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal.

¿Que se entiende por heterocedasticidad?

Un modelo heterocedástico es aquel en que las varianzas de las perturbaciones no son constantes, por lo tanto, la variabilidad es diferente para cada observación.

¿Qué es la heterocedasticidad y sus consecuencias?

Consecuencias de la heterocedasticidad

Existen errores en los cálculos del estimador de la matriz de varianzas y covarianzas de los estimadores de mínimos cuadrados. Se suele perder eficiencia sobre el estimador cuadrático mínimo.

¿Cómo surge la heterocedasticidad?

La heteroscedasticidad es un problema que surge con el incumplimiento de la segunda de estás hipótesis, la que implica que la varianza del error debe ser constante a lo largo de las observaciones.

¿Qué es la homocedasticidad?

La palabra homocedasticidad se puede desglosar en dos partes, homo (igual) y cedasticidad (dispersión). De tal manera que, si unimos estas dos palabras adaptadas del griego, obtendríamos algo así como misma dispersión o igual dispersión.

Que es la Heterocedasticidad, Explicado con Manzanitas

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¿Cómo se puede solucionar la heterocedasticidad?

Una solución utilizada habitualmente para resolver el problema de la heterocedasticidad consiste en utilizar los estimadores calculados mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), pero no sus Errores Estándar (SE), sino en su lugar los llamados Errores Estándar Robustos (o errores estándar de Eicker-White ...

¿Cómo se evalua la homocedasticidad?

Pruebas para la homocedasticidad

La prueba más usada para contrastar si varias muestras son homocedásticas (tiene la misma varianza) es la prueba de Bartlett. En el caso de que las muestras no sean homocedásticas, no se puede, en principio, realizar el análisis de la varianza.

¿Cómo interpretar la prueba de White?

El contraste de White para heterocedasticidad implica regresar los residuos cuadráticos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) sobre los valores ajustados de MCO y sobre los cuadrados de los valores ajustados. Generalizando, los residuos cuadráticos de MCO se regresan sobre las variables explicativas.

¿Cuándo se asume homocedasticidad?

Formalizando, se dice que existe homocedasticidad cuando la varianza de los errores estocásticos de la regresión es la misma para cada observación i (de 1 a n observaciones), es decir: es un escalar constante para todo i.

¿Qué significa mínimos cuadrados?

El método de los mínimos cuadrados se utiliza para calcular la recta de regresión lineal que minimiza los residuos, esto es, las diferencias entre los valores reales y los estimados por la recta. Se revisa su fundamento y la forma de calcular los coeficientes de regresión con este método.

¿Qué significa la multicolinealidad?

La multicolinealidad aproximada hace referencia a la existencia de una relaci´on lineal aproximada entre dos o m´as variables independientes.

¿Cómo saber si hay heterocedasticidad en R?

La heterocedasticidad se da cuando en un modelo de regresión lineal, al estudiar los residuos del modelo vemos que la varianza de éstos no es constante. Si pasa ésto el modelo creado estará incumpliendo una de las hipótesis básicas sobre el que se sustenta de manera teórica.

¿Qué es homocedasticidad y normalidad?

El supuesto de homocedasticidad o de igualdad de varianzas, se contempla en estas pruebas paramétricas, así que no tenemos que ir a ninguna otra parte para comprobarlas. Por el contrario, la condición de normalidad exige una prueba aparte.

¿Qué problemas trae la omisión de homocedasticidad?

Existen diversas consecuencias por la estimación de un modelo de regresión ignorando la presencia de homocedasticidad. Las principales son las siguientes: Existirá un error en el cálculo del estimador en la matriz de varianzas y covarianzas de los estimadores de mínimos cuadrados.

¿Quién creó 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. Fue nombrada así en honor a uno de los grandes teóricos del campo como Halbert White, que hizo grandes avances en su investigación de 1980.

¿Qué mide el Durbin Watson?

El estadístico de Durbin-Watson mide el grado de autocorrelación entre el residuo correspondiente a cada observación y la anterior.

¿Qué pasa si las varianzas son iguales?

La hipótesis nula es que las varianzas son iguales y la hipótesis alternativa es que las varianzas no son iguales. Utilice el estadístico F cuando los datos provengan de distribuciones normales. Si el valor p es menor que el nivel ɑ, se rechaza la hipótesis nula de que las varianzas son iguales.

¿Qué pasa si hay multicolinealidad?

¿Cuáles son las consecuencias de la multicolinealidad? La multicolinealidad provoca 3 tipos de problemas: El valor de los coeficientes de regresión del modelo cambia si incluyes o no otras variables independientes, y por lo tanto dificulta la interpretación del modelo.

¿Qué es colinealidad perfecta?

La multicolinealidad exacta se produce cuando más de dos variables independientes son una combinación lineal de otras variables independientes de la regresión.

¿Cuándo se utiliza la prueba de Kolmogorov?

La prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra se puede utilizar para comprobar que una variable (por ejemplo ingresos) se distribuye normalmente. Media, desviación estándar, mínimo, máximo, número de casos no perdidos, cuartiles, prueba de Lilliefors y simulación de Monte Carlo.

¿Qué es Shapiro Wilk y Kolmogorov?

Las pruebas de normalidad más formales son las pruebas de Shapiro-Wilk y de Kolmogorov-Smirnov (Dalgaard 2008; Zar 2010). En las pruebas de normalidad se busca aceptar la H0 dado que la mayoría de los métodos estadísticos es necesaria la suposición de la distribución normal de la variable de interés.

¿Cuándo se utiliza Kolmogorov-Smirnov y Shapiro Wilk?

El test de Kolmogorov-Smirnov (con la corrección Lilliefors) se utiliza para contrastar si un conjunto de datos se ajustan o no a una distribución normal. Es similar en este caso al test de Shapiro Wilk, pero la principal diferencia con éste radica en el número de muestras.

¿Cómo interpretar el test de breusch pagan?

Una forma de detectar visualmente si hay heterocedasticidad es crear un gráfico de los residuos frente a los valores ajustados del modelo de regresión. Si los residuos se dispersan más a valores más altos en la gráfica, esto es un signo revelador de que existe heterocedasticidad.

¿Cómo corregir la autocorrelación en R?

Para corregir la autocorrelación hay que transformar el modelo: Yestrella(t) = Consumo(t) - ro * Consumo(t-1), Xestrella = PIB(t) - ro * PIB(t-1), luego hay que determinar el valor de ro. Con tal objetivo estimamos el modelo u(t) = ro * u(t-1) + e(t), obteniendo que ro = 0'824911.

¿Cuando hay colinealidad?

Otro modo, por tanto, de definir la colinealidad es decir que existe colinealidad cuando alguno de los coeficientes de correlación simple o múltiple entre algunas de las variables independientes es 1, es decir, cuando algunas variables independientes están correlacionadas entre sí.

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