Carga de datos

library(wooldridge)
data("hprice1")

# Mostrar las primeras 5 observaciones

head(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

Estimación del modelo

library(stargazer)
modelo_estimado<- lm(formula = price~lotsize+sqrft+bdrms, data = hprice1)
stargazer(modelo_estimado,title = 'modelo estimado', type = 'html')
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

Prueba White con libreria lmtest

options(scipen = 999999)
library(lmtest)
prueba_white<-bptest(modelo_estimado,~I(lotsize^2)+I(sqrft^2)+I(bdrms^2)
                     +lotsize*sqrft + lotsize*bdrms + sqrft*bdrms, data = hprice1 )
gl<- 9
VC <- qchisq(p=0.95,df=gl)

print(prueba_white)
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  modelo_estimado
## BP = 33.732, df = 9, p-value = 0.00009953

Grafica usando libreria fastgraph

library(fastGraph)
shadeDist(xshade = prueba_white$statistic,ddist = 'dchisq',parm1 = gl,lower.tail = FALSE,sub=paste("VC:",VC))

Como el estadistico BP es mayor que el valor critico , se rechaza la Ho, de igual forma el p value es menor que el nivel de significancia del 0.05, por lo tanto hay evidencia que la varianza residual del modelo no es homocedastica