Ao utilizar este site, você concorda com a Política de Privacidade e os Termos de Uso.
Aceitar

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

  • Notícias24h
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Animais
  • Automóveis
  • Casa e Decoração
  • Ciência
  • Educação
  • Entretenimento
  • Gastronomia
  • Guia de Compras
  • Marketing Digital
  • Mensagens
  • Nomes e Apelidos
  • Relacionamentos
  • Saúde
  • Significados
  • Símbolos e Emojis
  • Telecomunicações
  • Utilidades
  • Ferramentas
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories
Notificação
Redimensionador de fontesAa

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

Redimensionador de fontesAa
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Notícias
  • Categorias
    • Finanças
    • Economia
    • Carreira
    • Negócios
    • Tecnologia
    • Marketing Digital
    • Automóveis
    • Educação
    • Casa e Decoração
    • Guia de Compras
    • Entretenimento
    • Relacionamentos
    • Saúde
    • Gastronomia
    • Animais
    • Telecomunicações
    • Significados
    • Utilidades
    • Mensagens
    • Nomes e Apelidos
    • Símbolos e Emojis
    • Web Stories
    • Glossários
  • Ferramentas
Siga-nos
PUBLICIDADE

Página Inicial > Glossários > H

Heterocedasticidade

Escrito por Redator
Publicado 23 de fevereiro de 2025, às 23:59
Compartilhar
3 min de leitura

Heterocedasticidade

A heterocedasticidade é um conceito estatístico que se refere à presença de variância não constante nos erros de um modelo de regressão. Em outras palavras, quando a variabilidade dos erros não é a mesma para todos os níveis da variável independente, dizemos que há heterocedasticidade. Isso pode afetar a eficiência das estimativas dos coeficientes do modelo e, consequentemente, a validade das inferências estatísticas.

Causas da Heterocedasticidade

Dentre as causas mais comuns de heterocedasticidade, podemos citar a presença de variáveis omitidas, a especificação incorreta do modelo e a presença de outliers. Por exemplo, se um modelo de regressão tenta prever a renda com base em variáveis como educação e experiência, mas omite fatores como localização geográfica, a variância dos erros pode variar conforme a renda, resultando em heterocedasticidade.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Identificação da Heterocedasticidade

Existem várias maneiras de identificar a heterocedasticidade em um conjunto de dados. Uma das abordagens mais comuns é a análise visual dos resíduos do modelo, onde se observa um gráfico de dispersão dos resíduos em relação aos valores previstos. Além disso, testes estatísticos como o teste de Breusch-Pagan e o teste de White podem ser utilizados para detectar a presença de heterocedasticidade de forma mais formal.

Consequências da Heterocedasticidade

A heterocedasticidade pode levar a estimativas de coeficientes que são ainda não viesadas, mas ineficientes, resultando em erros padrão incorretos. Isso pode afetar a significância estatística dos coeficientes, levando a conclusões errôneas sobre a relação entre as variáveis. Portanto, é crucial abordar a heterocedasticidade antes de realizar inferências a partir de um modelo de regressão.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Como Corrigir a Heterocedasticidade

Existem várias abordagens para corrigir a heterocedasticidade. Uma delas é a transformação das variáveis, como a aplicação de logaritmos ou raízes quadradas, que pode estabilizar a variância. Outra opção é utilizar estimadores robustos, como os estimadores de erros padrão robustos, que ajustam as inferências para levar em conta a heterocedasticidade. Além disso, a reespecificação do modelo, incluindo variáveis omitidas ou interações, pode ajudar a mitigar o problema.

RECOMENDADO PARA VOCÊ

Hue (índice de custo)
Hash
High Water Mark
Hematita
Headset
Compartilhe este artigo
Facebook Whatsapp Whatsapp Telegram
PUBLICIDADE

Você também pode gostar

Heurística

Hastes de alumínio

Haute Couture da IA

High-End

Humor e Empatia em IA

Home network

Horário Especial

Histograma financeiro

Siga-nos
2020 - 2025 © Credited - Todos os direitos reservados.
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories