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