Cargar los datos

library(wooldridge)
data(hprice1)
head(force(hprice1),n=5)
##   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

Estimar el modelo

library(stargazer)
modelo_estimado <- lm(price~lotsize+sqrft+bdrms,data = hprice1)
stargazer(modelo_estimado,type = "text",title = "Modelo Estimado")
## 
## Modelo Estimado
## ===============================================
##                         Dependent variable:    
##                     ---------------------------
##                                price           
## -----------------------------------------------
## lotsize                      0.002***          
##                               (0.001)          
##                                                
## sqrft                        0.123***          
##                               (0.013)          
##                                                
## bdrms                         13.853           
##                               (9.010)          
##                                                
## Constant                      -21.770          
##                              (29.475)          
##                                                
## -----------------------------------------------
## Observations                    88             
## R2                             0.672           
## Adjusted R2                    0.661           
## Residual Std. Error      59.833 (df = 84)      
## F Statistic           57.460*** (df = 3; 84)   
## ===============================================
## Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

A) Prueba de White

library(lmtest)
p_white <- bptest(modelo_estimado,~I(lotsize^2)+I(sqrft^2)+I(bdrms^2)+((lotsize*sqrft)+(lotsize*bdrms)+(sqrft*bdrms)),data = hprice1)
print(p_white)
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  modelo_estimado
## BP = 33.732, df = 9, p-value = 9.953e-05

Como \(0.00009953 < 0.05\) \(\color{red}{\text{se rechaza}}\) la \(H_0\), es decir hay evidencia de que la varianza de los residuos no es homocedástica.

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

library(fastGraph)
alpha_sig <- 0.05
BP <- p_white$statistic
gl <- p_white$parameter
vc <- qchisq(1-alpha_sig,gl,lower.tail = TRUE)
shadeDist(BP,ddist = "dchisq",
          parm1 = gl,
          lower.tail = FALSE, xmin = 0,
          sub=paste("VC:",round(vc,2)," ","BP:",round(BP,2)))