¿Qué es homocedasticidad?

La homocedasticidad se refiere a la igualdad de varianzas en las distintas categorías o grupos de una variable en un análisis de regresión. En otras palabras, la homocedasticidad implica que la dispersión de los residuos no varía en función de los valores de la variable independiente.

La homocedasticidad es un supuesto importante en los modelos de regresión lineal, ya que garantiza que los errores tengan una distribución constante a lo largo de los valores de la variable independiente. Si no se cumple este supuesto, se dice que existe heterocedasticidad, lo que puede tener efectos negativos en la validez de los resultados del análisis de regresión.

Para verificar la homocedasticidad en un modelo de regresión, se pueden realizar pruebas estadísticas como el test de Breusch-Pagan, el test de White o el test de Park. Además, se pueden realizar gráficos de dispersión de los residuos para visualizar si existe una variación constante en la dispersión a lo largo de los valores de la variable independiente.

En resumen, la homocedasticidad es un supuesto importante en los modelos de regresión, y su validación es fundamental para garantizar la fiabilidad de los resultados obtenidos en el análisis.