La homocedasticidad ocurre cuando la varianza del término de error en un modelo de regresión es constante. Por el contrario, la heteroscedasticidad ocurre cuando la varianza del término de error no es constante.
¿Qué se entiende por heterocedasticidad?
En lo que respecta a las estadísticas, la heteroscedasticidad (también deletreada heteroscedasticidad) se refiere a la varianza del error, o dependencia de la dispersión, dentro de un mínimo de una variable independiente dentro de una muestra en particular. Esto proporciona pautas con respecto a la probabilidad de que una variable aleatoria difiera de la media.
¿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.
¿Qué significa homocedasticidad en estadística?
En el análisis de regresión, la homocedasticidad significa una situación en la que la varianza de la variable dependiente es la misma para todos los datos. La homocedasticidad facilita el análisis porque la mayoría de los métodos se basan en el supuesto de igual varianza.
¿Qué significa heteroscedasticidad en la regresión?
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).