Solucionado (ver solução)
Solucionado
(ver solução)
1
resposta

Entendendo o conceito de heterocedasticidade na prática

Quando houver heterocedasticidade, isto é, a variância dos erros não ser constante, significa que meu modelo de regressão não é CONFIÁVEL, isso?

1 resposta
solução!

Olá,

Na verdade, uma das hipóteses dos modelos regressivos lineares clássicos é a homocedasticidade.

Tomando como exemplo o método dos mínimos quadrados que se baseia em minimizar resíduos para encontrar uma reta que esteja o mais próximo de todos os dados, o que vai acontecer caso as amostras não respeitem a homocedasticidade é que os resíduos serão não minimizados. Logo a reta não será um bom estimador para as observações.

Geralmente se analisa analisa a homocedasticidade ou heterocedasticidade exibindo em um gráfico os resíduos em função dos valores estimados. Mas existe um jeito mais formal através testes estatísticos para homocedasticidade/heterocedasticidade de amostras, um dele é menos rigoroso chamado teste de Park, os outros dois são mais portentes:

Dito isso, caso seus dados não cumpram a hipótese da homocedasticidade ao aplicar um modelo que depende dessa hipótese o que vai acontecer é uma predição errada.

Quer mergulhar em tecnologia e aprendizagem?

Receba a newsletter que o nosso CEO escreve pessoalmente, com insights do mercado de trabalho, ciência e desenvolvimento de software