¿Qué causa la heterocedasticidad?

• a) La omisión de variables relevantes en el modelo que estén correlacionadas a lo largo del tiempo.
• b) La existencia de ciclos o de tendencia en la variable endógena no explicados por las variables exógenas del modelo.

¿Qué pasa si los errores no son normales?

Cuando los errores no son normales, los intervalos y las pruebas de hipótesis no son exactas y pueden llegar a ser inválidas.

¿Cómo detectar la colinealidad?

Si una variable toma el mismo valor para todas las observaciones (tiene varianza cero) existe colinealidad exacta con el término independiente, y si una variable tiene varianza casi cero (toma valores muy próximos para todas las observaciones) existe casi-colinealidad.

¿Qué es la homocedasticidad y heterocedasticidad?

Se define que un Modelo de Regresión Múltiple es “Homocedástico”, si la “Varianza del Error” de la regresión ES CONSTANTE para la totalidad de la Data. Por lo tanto, si la “Varianza del Error” de la regresión, NO ES CONSTANTE a lo largo de la Data; se definirá como “Heterocedástico”.

¿Cuando hay homocedasticidad y heterocedasticidad?

La heterocedasticidad se diferencia de la homocedasticidad en que en ésta última la varianza de los errores de las variables explicativas es constante a lo largo de todas las observaciones.

¿Cuando hay endogeneidad?

Una variable es endógena cuando sus valores están determinados dentro del modelo y es predeterminada o exógena cuando sus valores se determinan fuera del modelo.

¿Cuándo se da la homocedasticidad?

Esto generalmente ocurre cuando se ha dispuesto arbitrariamente el orden de las observaciones generando, casualmente, que existan observaciones con grandes valores en una determinada variable explicativa y lo mismo con valores pequeños de esta misma variable.

¿Qué es el supuesto de homocedasticidad?

El supuesto de homogeneidad de varianzas, también conocido como supuesto de homocedasticidad, considera que la varianza es constante (no varía) en los diferentes niveles de un factor, es decir, entre diferentes grupos.

¿Qué sucede con los estimadores de MCO cuándo existe heterocedasticidad?

La heterocedasticidad tiene importantes consecuencias en el método de estimación MCO. Los estimadores de los coeficientes siguen siendo insesgados, pero la estimación de los errores estándar de esos parámetros no es válida (que denotaremos SE estimado).

¿Qué es la heterocedasticidad?

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.

¿Cómo determinar 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.

¿Qué es la normalidad independencia y homocedasticidad?

- Linealidad: Que la relación entre las variables sea lineal. - Independencia: Que los errores en la medición de las variables explicativas sean independientes entre sí. - Homocedasticidad: Que los errores tengan varianza constante. - Normalidad: Que las variables sigan la Ley Normal.

¿Cómo saber si hay problemas de multicolinealidad?

Una pista para detectar este tipo de multicolinealidad es reconocer una serie de efectos perniciosos que tiene sobre los resultados de la estimación MCO. (1) Las varianzas y covarianzas estimadas de los parámetros se hacen muy grandes conforme aumenta el grado de colinealidad.

¿Qué es la colinealidad en estadistica?

A veces se llama correlación semiparcial. Diagnósticos de colinealidad. La colinealidad (o multicolinealidad) es una situación no deseable en la que una de las variables independientes es una función lineal de otras variables independientes.

¿Qué es la colinealidad?

1. adj. Geom. Dicho de un punto : Que se encuentra en la misma recta que otros .

¿Qué es la prueba de normalidad y porque se aplica en la regresión?

Esta prueba compara la función de distribución acumulada empírica (ECDF) de los datos de la muestra con la distribución esperada si los datos fueran normales. Si la diferencia observada es adecuadamente grande, usted rechazará la hipótesis nula de normalidad de la población.

¿Qué es la normalidad de los residuos?

Normalidad. Representaremos los residuos mediante un histograma superponiendo sobre él una curva normal de media cero. Si los residuos siguen un distribución normal las barras del histograma deberán representar un aspecto similar al de dicha curva.

¿Qué es el término de error?

Un error es algo equivocado o desacertado. Puede ser una acción, un concepto o una cosa que no se realizó de manera correcta.

¿Que determinamos en la prueba Kolmogorov Smirnov?

La prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra es un procedimiento de "bondad de ajuste", que permite medir el grado de concordancia existente entre la distribución de un conjunto de datos y una distribución teórica específica.

¿Cuándo usar Anova de un factor?

Usualmente, el ANOVA de un factor se emplea cuando tenemos una única variable o factor independiente y el objetivo es investigar si las variaciones o diferentes niveles de ese factor tienen un efecto medible sobre una variable dependiente.

¿Cuándo se asume o no la igualdad de varianzas?

La prueba de Levene para la igualdad de varianzas nos indica si podemos o no suponer varianzas iguales. Así si la probabilidad asociada al estadístico Levene es >0.05 – suponemos varianzas iguales, si es <0.05 – suponemos varianzas distintas.