Descripción: La inflación de varianza se refiere al aumento en la varianza de un estimador que ocurre como resultado de la multicolinealidad entre las variables independientes en un modelo de regresión. Este fenómeno se presenta cuando dos o más variables predictoras están altamente correlacionadas, lo que dificulta la estimación precisa de los coeficientes del modelo. Como consecuencia, la varianza de los estimadores se incrementa, lo que puede llevar a intervalos de confianza más amplios y a una menor capacidad para detectar efectos significativos. La inflación de varianza se mide comúnmente a través del Factor de Inflación de Varianza (VIF), que cuantifica cuánto se incrementa la varianza de un coeficiente en comparación con un modelo sin multicolinealidad. Un VIF superior a 10 es generalmente considerado como un indicativo de problemas serios de multicolinealidad. Este concepto es crucial en el análisis de regresión, ya que una alta inflación de varianza puede comprometer la validez de las inferencias realizadas a partir del modelo, afectando la interpretación de los resultados y la toma de decisiones basada en ellos.
