Heterocedasticidad

¿Qué es la heterocedasticidad?

• a) La heterocedasticidad se refiere a la presencia de varianzas diferentes entre los errores de la regresión.

• b) La heterocedasticidad se refiere a la presencia de medias diferentes entre las variables de la regresión

• c) La heterocedasticidad se refiere a la presencia de sesgo en los coeficientes de la regresión.

¿Por qué la heterocedasticidad puede ser un problema en la regresión?

• La heterocedasticidad puede aumentar la precisión de las estimaciones de los coeficientes de regresión.

• La heterocedasticidad puede disminuir la precisión de las estimaciones de los coeficientes de regresión.

• La heterocedasticidad no tiene ningún efecto en la precisión de las estimaciones de los coeficientes de regresión

¿Cómo NO se detecta la heterocedasticidad en la regresión?

• Se puede detectar la heterocedasticidad a través de gráficos de vectores.

• Se puede detectar la heterocedasticidad a través de pruebas estadísticas específicas.

• Se puede detectar la heterocedasticidad a través de la inspección visual de los datos.

¿Cuáles son las pruebas estadísticas más utilizadas para detectar la heterocedasticidad?

• La prueba de regresión lineal, la prueba de ANOVA y la prueba de correlación.

• La prueba de t de Student, la prueba de F y la prueba de chi-cuadrado.

• La prueba de Breusch-Pagan, la prueba de White y la prueba de Goldfeld-Quandt.

¿Qué es la transformación de datos en la regresión?

• La transformación de datos se refiere a cambiar la escala de las variables para hacerlas comparables.

• La transformación de datos se refiere a cambiar la forma funcional de las variables para mejorar la ajuste de la regresión.

• La transformación de datos se refiere a eliminar los valores atípicos en la muestra.

¿Por qué es importante corregir la heterocedasticidad en un modelo de regresión?

• Porque la heterocedasticidad afecta la interpretación de los coeficientes de regresión

• Porque la heterocedasticidad puede llevar a conclusiones erróneas sobre la significancia estadística de las variables explicativas

• Ambas respuestas anteriores son correctas