Heterocedasticidad

Carga de datos

library(wooldridge)
data(hprice1)
head(force(hprice1),n=5) #mostrar las primeras 5 observaciones

##   price assess bdrms lotsize sqrft colonial   lprice  lassess llotsize   lsqrft
## 1   300  349.1     4    6126  2438        1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934
## 2   370  351.5     3    9903  2076        1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198
## 3   191  217.7     3    5200  1374        0 5.252274 5.383118 8.556414 7.225482
## 4   195  231.8     3    4600  1448        1 5.273000 5.445875 8.433811 7.277938
## 5   373  319.1     4    6095  2514        1 5.921578 5.765504 8.715224 7.829630

Estime el siguiente modelo,

price = ˆα + ˆα1(lotsize) + ˆα2(sqrft) + ˆα3(bdrms) + e

library(stargazer)
modelo_lineal<-lm(formula = price ~ lotsize + sqrft + bdrms, data = hprice1)
options(scipen = 9999)
stargazer(modelo_lineal, title = "Modelo estimado del precio", type = "html", digits = 5)

Modelo estimado del precio

	Dependent variable:
	price
lotsize	0.00207***
	(0.00064)
sqrft	0.12278***
	(0.01324)
bdrms	13.85252
	(9.01015)
Constant	-21.77031
	(29.47504)
Observations	88
R2	0.67236
Adjusted R2	0.66066
Residual Std. Error	59.83348 (df = 84)
F Statistic	57.46023*** (df = 3; 84)
Note:	p<0.1; p<0.05; p<0.01

Prueba de White:

Use la libreria lmtest para verificar si su varianza residual es homocedástica a través de la prueba de White (incluya los términos cruzados).

library(lmtest)
options(scipen=9999)
prueba_white<-bptest(modelo_lineal,~I(lotsize^2)+I(sqrft^2)+I(bdrms^2)+(lotsize*sqrft)+(lotsize*bdrms),data = hprice1)

print(prueba_white)

## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  modelo_lineal
## BP = 33.471, df = 8, p-value = 0.00005065

Como p-value es de 0.00005065< 0.05 , Se rechaza la H0 , por lo tanto hay evidencia de que la varianza de los residuos no es homocedástica.

Presente sus resultados de forma gráfica a través de la librería fastGraph

library(fastGraph)
shadeDist(xshade = 33.471,
          parm1 = prueba_white$df,
          sub=paste("VC:",33.471,"pw:",0.00005065),
          main ="Prueba de White",
          xtic = c(0.00005065,33.471))