Homoscedasticidad y Heteroscedastidad

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INSTITUTO TECNOLOGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE ZAMORA

ESTADISTICA 3 “C”

ESTADISTICA ADMINISTRATIVA

TEMA: TRABAJO DE ESTADISTICAINTEGRANTES:
* NAVARRO IZARRARAS VERONICA JANETH
* VEGA RAMIREZ MA. GUADALUPE
* ROSALES PEREZ JULIO ADRIAN

Zamora, Mich., a 9 de septiembre de 2011
1. ¿Qué se entiende porhomoscedasticidad y por heteroscedastidad?

La homocedasticidad es una propiedad fundamental del modelo de regresión lineal general y está dentro de sus supuestos clásicos básicos.
Se dice que existehomocedasticidad cuando la varianza de los errores estocásticos de la regresión es la misma para cada observación i (de 1 a n observaciones), es decir:

Donde es un escalar constante para todo i. Lo quesignificaría que habría una distribución de probabilidad de idéntica amplitud para cada variable aleatoria.
Esta cualidad es necesaria, según el Teorema de Gauss-Márkov, para que en un modelo loscoeficientes estimados sean los mejores o eficientes, lineales e insesgados.

Distribución Homocedástica.

Distribución Heterocedástica.
Cuando no se cumple esta situación, decimos que existeheterocedasticidad, que es cuando la varianza de cada termino de perturbación (ui) no es un número constante.
Este fenómeno suele ser muy común en datos de Corte Transversal y también se presenta, menosfrecuentemente, en series de tiempo.
Es un modelo a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios con presencia de heterocedasticidad, los coeficientes siguen siendo lineales pero ya no poseen mínimavarianza (eficiencia).
En estadística se dice que un modelo de regresión lineal presenta heteroscedasticidad o heterocedasticidad cuando la varianza de las perturbaciones no es constante a lo largo de lasobservaciones.
Esto implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal.
De ella se deriva que los datos con los que se trabaja son...