Descripción: La regresión heterocedástica es un análisis de regresión donde la varianza de los errores varía entre las observaciones. A diferencia de la regresión homocedástica, donde se asume que la varianza de los errores es constante, la heterocedasticidad implica que esta varianza cambia en función de los valores de las variables independientes. Este fenómeno puede surgir en diversas situaciones, como en modelos económicos o en estudios de ciencias sociales, donde los datos pueden presentar variaciones en la dispersión. La heterocedasticidad puede afectar la validez de los resultados de un modelo de regresión, ya que puede llevar a estimaciones ineficientes y a inferencias erróneas sobre los parámetros del modelo. Para abordar este problema, se pueden utilizar técnicas como la regresión ponderada o la transformación de variables. Identificar la heterocedasticidad es crucial, y se pueden emplear pruebas estadísticas, como la prueba de Breusch-Pagan o la prueba de White, para detectarla. En resumen, la regresión heterocedástica es un concepto fundamental en el análisis de datos que permite entender y corregir la variabilidad en los errores de predicción, asegurando así la robustez de los modelos estadísticos.
