¿Qué es heterocedasticidad?

La heterocedasticidad es un término utilizado en estadística para describir la situación en la que la varianza de los errores de un modelo de regresión no es constante a lo largo de los distintos niveles de la variable independiente. En otras palabras, la variabilidad de los errores no es constante en todas las observaciones y, por lo tanto, los residuos no siguen una distribución normal.

La heterocedasticidad puede tener importantes implicaciones en la interpretación de los resultados de un modelo de regresión. Por ejemplo, si se presenta heterocedasticidad, los intervalos de confianza y los tests de hipótesis pueden ser incorrectos, lo que podría llevar a conclusiones erróneas sobre la significancia de las variables explicativas en el modelo.

Existen diferentes métodos para detectar la presencia de heterocedasticidad, como el uso de gráficos de los residuos del modelo o pruebas estadísticas específicas. Algunas técnicas para corregir la heterocedasticidad incluyen la transformación de las variables, el uso de modelos que permitan la varianza no constante (como modelos de regresión robustos) o la utilización de técnicas de estimación no paramétricas.