Descripción: La prueba de heterocedasticidad es una herramienta estadística fundamental en el análisis de regresión que se utiliza para evaluar si la varianza de los errores de un modelo de regresión es constante a lo largo de todas las observaciones. En un modelo de regresión ideal, se espera que los errores, o residuos, estén distribuidos de manera uniforme, lo que implica que la varianza de estos errores no debe cambiar con el nivel de la variable independiente. La heterocedasticidad, por el contrario, se refiere a la situación en la que esta varianza no es constante, lo que puede llevar a estimaciones ineficientes y sesgadas de los parámetros del modelo. Detectar heterocedasticidad es crucial porque puede afectar la validez de las inferencias estadísticas, como los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Existen diversas pruebas para identificar la heterocedasticidad, como la prueba de Breusch-Pagan y la prueba de White, que analizan la relación entre los residuos y las variables independientes. La identificación de heterocedasticidad permite a los analistas ajustar sus modelos, utilizando técnicas como la regresión robusta o transformaciones de datos, para mejorar la precisión y la fiabilidad de sus resultados.
