Que es linealida

Que es linealida
Insesgado
Varianza constante

Homocedasticidad

Distribución Homocedástica.

Distribución Heterocedástica.
En estadísticas se dice que un modelo predictivopresenta homocedasticidad cuando la varianza del error de la variable endógena se mantiene a lo largo de las observaciones. En otras palabras, la varianza de los errores es constante.
Un modelo estadístico relaciona el valor deuna variable a predecir con el de otras. Si el modelo es insesgado, el valor predicho es la media de la variable a predecir. En cualquier caso, el modelo da una idea del valor que tomará la variablea predecir.
Por simplificar el análisis, si se supone que la variable a predecir es escalar, aquí definida como , y que se explica mediante un conjunto de variables que

Este error es una variablealeatoria: tomará un valor distinto cada vez que se ejecute el modelo. Se habla de homocedasticidad si el error cometido por el modelo tiene siempre la misma varianza. En particular, si el modelo eshomocedástico, el valor de las variables explicativas, , no afectará a la varianza del error.
La homocedasticidad es una propiedad fundamental del modelo de regresión lineal general y está dentro de sussupuestos clásicos básicos.
Formalizando, se dice que existe homocedasticidad cuando la varianza de los errores estocásticos de la regresión es la misma para cada observación i (de 1a n observaciones), es decir:

donde  es un escalar constante para todo i. Lo que significaría 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 los coeficientes estimados sean los mejores o eficientes, lineales e insesgados.
Cuando no se cumple esta situación, se dice que existeheterocedasticidad, que es cuando la varianza de cada término de perturbación  no es un número constante .
Este fenómeno suele ser muy común en datos de Corte Transversal y también se presenta, menos...