heterocedasticidade
Heterocedasticidade é a situação em que a variância dos resíduos de um modelo de regressão não é constante ao longo das observações. Em termos práticos, a dispersão dos erros pode aumentar ou diminuir conforme o nível das variáveis explicativas ou o ritmo das observações. Em regressão linear, as estimativas de ordem dos coeficientes obtidas por OLS permanecem consistentes, mas os seus erros padrão estimados tornam-se inconsistentes, o que compromete a confiabilidade de testes de hipóteses e intervalos de confiança.
Causas comuns incluem omissão de variáveis relevantes, especificação incorreta da relação funcional (linearidade vs. não linearidade),
Detecção envolve métodos visuais e testes formais. A inspeção gráfica de resíduos versus valores ajustados é
Tratamento pode envolver: (1) uso de erros padrão robustos à heterocedasticidade (HC1/Huber-White), (2) transformações da variável