La heteroscedasticidad se refiere a situaciones en las que la varianza de los residuos es desigual en un rango de valores medidos. Cuando se ejecuta un análisis de regresión, la heteroscedasticidad da como resultado una dispersión desigual de los residuos (también conocida como término de error).
¿Cómo ocurre la heteroscedasticidad?
En estadística, la heteroscedasticidad (o heteroscedasticidad) ocurre cuando las desviaciones estándar de una variable predicha, monitoreada sobre diferentes valores de una variable independiente o en relación con períodos de tiempo anteriores, no son constantes. La heteroscedasticidad a menudo surge en dos formas: condicional e incondicional.
¿Qué pasa si tienes heteroscedasticidad?
Cuando la heterocedasticidad está presente en un análisis de regresión, los resultados del análisis se vuelven difíciles de confiar. Específicamente, la heteroscedasticidad aumenta la varianza de las estimaciones del coeficiente de regresión, pero el modelo de regresión no se da cuenta de esto.
¿Cómo afecta la heteroscedasticidad a la prueba de hipótesis?
La heteroscedasticidad afecta los resultados de dos formas: El estimador MCO no es eficiente (no tiene varianza mínima). Los errores estándar informados en la salida SHAZAM no hacen ningún ajuste por la heteroscedasticidad, por lo que se pueden sacar conclusiones incorrectas si se usan en pruebas de hipótesis.
¿Cómo se trata la heterocedasticidad?
Regresión ponderada La idea es otorgar pesos pequeños a las observaciones asociadas con varianzas más altas para reducir sus residuos al cuadrado. La regresión ponderada minimiza la suma de los residuos cuadrados ponderados. Cuando utiliza los pesos correctos, la heterocedasticidad se reemplaza por la homocedasticidad.
¿Qué problemas causa la heteroscedasticidad?
La heteroscedasticidad tiene serias consecuencias para el estimador MCO. Aunque el estimador OLS sigue siendo imparcial, el SE estimado es incorrecto. Debido a esto, no se puede confiar en los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Además, el estimador OLS ya no es AZUL.
¿La heteroscedasticidad viola el azul?
Debido a que la heterocedasticidad viola una suposición del CLRM, sabemos que los mínimos cuadrados no son AZUL cuando los errores son heterocedásticos. La heteroscedasticidad ocurre con mayor frecuencia en los datos transversales.
¿Por qué probamos la heteroscedasticidad?
Es habitual verificar la heterocedasticidad de los residuos una vez que construye el modelo de regresión lineal. La razón es que queremos comprobar si el modelo así construido es incapaz de explicar algún patrón en la variable de respuesta Y, que finalmente aparece en los residuos.
¿Cuál es la mejor práctica para lidiar con la heteroscedasticidad?
La solución. Las dos estrategias más comunes para lidiar con la posibilidad de heteroscedasticidad son los errores estándar consistentes con la heteroscedasticidad (o errores robustos) desarrollados por White and Weighted Least Squares.
¿Qué es el ejemplo de heteroscedasticidad?
Ejemplos. La heterocedasticidad a menudo ocurre cuando hay una gran diferencia entre los tamaños de las observaciones. Un ejemplo clásico de heteroscedasticidad es el de ingresos versus gastos en comidas. A medida que aumenten los ingresos, aumentará la variabilidad del consumo de alimentos.
¿La homocedasticidad es buena o mala?
La homocedasticidad proporciona un lugar sólido y explicable para comenzar a trabajar en su análisis y pronóstico, pero a veces desea que sus datos estén desordenados, aunque solo sea para decir “este no es el lugar en el que deberíamos estar buscando”.
¿Cómo solucionas la multicolinealidad?
Las soluciones potenciales incluyen lo siguiente:
Elimine algunas de las variables independientes altamente correlacionadas.
Combina linealmente las variables independientes, como sumarlas.
Realice un análisis diseñado para variables altamente correlacionadas, como análisis de componentes principales o regresión de mínimos cuadrados parciales.
¿Cómo se puede detectar y eliminar la heterocedasticidad?
Gráficas de residuos Una forma informal de detectar la heteroscedasticidad es mediante la creación de una gráfica de residuos en la que se trazan los residuos de mínimos cuadrados contra la variable explicativa o ˆy si se trata de una regresión múltiple. Si hay un patrón evidente en la gráfica, entonces hay heteroscedasticidad.
¿Cómo afecta la heteroscedasticidad a la regresión?
¿Qué es la Heterocedasticidad?
La heteroscedasticidad se refiere a situaciones en las que la varianza de los residuos es desigual en un rango de valores medidos. Cuando se ejecuta un análisis de regresión, la heteroscedasticidad da como resultado una dispersión desigual de los residuos (también conocida como término de error).
¿Cuáles son las dos formas en que podemos verificar la heteroscedasticidad?
Hay tres formas principales de probar la heteroscedasticidad. Puede verificarlo visualmente para datos en forma de cono, usar la prueba simple de Breusch-Pagan para datos distribuidos normalmente, o puede usar la prueba de White como modelo general.
¿Cómo se prueba la multicolinealidad?
Un método simple para detectar la multicolinealidad en un modelo es usar algo llamado factor de inflación de varianza o VIF para cada variable de predicción.
¿Qué pasa si violas la homocedasticidad?
La heterocedasticidad (la violación de la homocedasticidad) está presente cuando el tamaño del término de error difiere entre los valores de una variable independiente. El impacto de violar el supuesto de homocedasticidad es una cuestión de grado, aumentando a medida que aumenta la heterocedasticidad.
¿Cuándo se puede violar la homocedasticidad?
Por lo general, las violaciones de homocedasticidad ocurren cuando una o más de las variables bajo investigación no se distribuyen normalmente. A veces, la heteroscedasticidad puede ocurrir a partir de algunos valores discrepantes (puntos de datos atípicos) que pueden reflejar observaciones extremas reales o errores de registro o medición.
¿Qué causa que los estimadores OLS estén sesgados?
Esto a menudo se denomina el problema de excluir una variable relevante o subespecificar el modelo. Este problema generalmente hace que los estimadores de MCO estén sesgados. Deducir el sesgo causado por la omisión de una variable importante es un ejemplo de análisis de errores de especificación.
¿Cuáles son las causas de la multicolinealidad?
Razones para la multicolinealidad: un análisis
Uso inexacto de diferentes tipos de variables.
Mala selección de preguntas o hipótesis nula.
La selección de una variable dependiente.
Repetición de variables en un modelo de regresión lineal.
¿Qué es la multicolinealidad perfecta?
La multicolinealidad perfecta es la violación del Supuesto 6 (ninguna variable explicativa es una función lineal perfecta de cualquier otra variable explicativa). Multicolinealidad Perfecta (o Exacta). Si dos o más variables independientes tienen una relación lineal exacta entre ellas, entonces tenemos multicolinealidad perfecta.
¿Qué es el ejemplo de multicolinealidad?
La multicolinealidad generalmente ocurre cuando hay altas correlaciones entre dos o más variables predictoras. Ejemplos de variables predictoras correlacionadas (también denominadas predictores multicolineales) son: la altura y el peso de una persona, la edad y el precio de venta de un automóvil, o los años de educación y los ingresos anuales.
¿Cómo se puede prevenir la multicolinealidad?
¿Cómo puedo lidiar con la multicolinealidad?
Elimine predictores altamente correlacionados del modelo.
Utilice la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) o el análisis de componentes principales, métodos de regresión que reducen el número de predictores a un conjunto más pequeño de componentes no correlacionados.
¿Cuándo la multicolinealidad es un problema?
La multicolinealidad existe cuando una variable independiente está altamente correlacionada con una o más de las otras variables independientes en una ecuación de regresión múltiple. La multicolinealidad es un problema porque socava la significación estadística de una variable independiente.