Estimando el modelo
modelo_precio<-lm(formula = price~lotsize+sqrft+bdrms,data = hprice1)
library(stargazer)
stargazer(modelo_precio,title="Modelo Precio",type = "html", digits=4)
Modelo Precio
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Dependent variable:
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price
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lotsize
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0.0021***
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(0.0006)
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sqrft
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0.1228***
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(0.0132)
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bdrms
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13.8525
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(9.0101)
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Constant
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-21.7703
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(29.4750)
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Observations
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88
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R2
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0.6724
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Adjusted R2
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0.6607
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Residual Std. Error
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59.8335 (df = 84)
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F Statistic
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57.4602*** (df = 3; 84)
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Note:
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p<0.1; p<0.05;
p<0.01
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Prueba de White
library(lmtest)
Wtest<-bptest(modelo_precio,~I(lotsize^2)+I(sqrft^2)+I(bdrms^2)+lotsize*sqrft+lotsize*bdrms+sqrft*bdrms,data = hprice1)
print(Wtest)
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: modelo_precio
## BP = 33.732, df = 9, p-value = 0.00009953
gl=3*2+choose(3,2)
VC<-qchisq(p = 0.95,df = gl)
library(fastGraph)
shadeDist(Wtest$statistic,ddist = 'dchisq',col=c('black','red'),parm1 =VC,lower.tail = FALSE)

Como el estadístico de la prueba de White \(LM_{W}\) es mayor que el valor crítico de
la distribución chi-cuadrado, se rechaza la hipótesis nula de
homocedasticidad. Por lo tanto, existe evidencia estadística de
heterocedasticidad en el modelo estimado.