Aunque la heteroscedasticidad no causa sesgo en las estimaciones de los coeficientes, sí las hace menos precisas; una menor precisión aumenta la probabilidad de que las estimaciones del coeficiente estén más alejadas del valor correcto de la población.
¿Qué problemas causa la heteroscedasticidad?
La heteroscedasticidad tiene graves consecuencias para el estimador MCO. Aunque el estimador OLS permanece sin sesgo, 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.
¿Qué haces si tienes heterocedasticidad?
Hay tres formas comunes de solucionar la heterocedasticidad:
- Transformar la variable dependiente. Una forma de corregir la heteroscedasticidad es transformar la variable dependiente de alguna manera. …
- Redefine la variable dependiente. Otra forma de corregir la heteroscedasticidad es redefinir la variable dependiente. …
- Usar regresión ponderada.
¿La heteroscedasticidad afecta la imparcialidad?
La heteroscedasticidad provoca una especificación incorrecta del modelo y puede dañar las predicciones si no se tiene en cuenta. Pero frente a la heteroscedasticidad, las estimaciones de mínimos cuadrados siguen siendo imparciales.
¿Cuál de las dos es cierta sobre la heteroscedasticidad?
¿Cuál de los dos es cierto sobre la Heteroscedasticidad? La presencia de una varianza no constante en los términos de error da como resultado heteroscedasticidad. Generalmente, la varianza no constante surge debido a la presencia de valores atípicos o de apalancamiento extremo. Puede consultar este artículo para obtener más detalles sobre el análisis de regresión.
