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1. Heteroscedasticidad

1. Modelo de regresión múltiple (nivel-nivel)

Se realiza estimación de un modelo de regresión para explicar el precio de las casas en función de algunos atributos.

Esta estimación se llevará a cabo mediante software Excel.

Interpretación de los coeficientes

B1: Para un mismo nivel de superficie construida, dormitorios y colonial por cada m2 extra de superficie lote, el precio de la casa aumenta en un 0,002 M$.

B2: Para un mismo nivel de superficie lote, dormitorios y colonial por cada m2 extra de superficie construida, el precio de la casa aumenta en un 0,12 M$.

B3: Para un mismo nivel de superficie lote, superficie construida y colonial por cada dormitorio extra, el precio de la casa aumenta en un 11 M$.

1. Significancia global y de cada variable

1.1.1 Significancia del modelo

Para determinar la significancia global del modelo, debemos establecer una prueba de Hipótesis, definiendo Hipótesis nula (H0) y Hipótesis Alternativa (Ha).

    Los coeficientes sean igual a cero al mismo tiempo.[pic 3]

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Para dar como aceptada la prueba de Hipótesis utilizaremos el valor P-value. Por lo tanto, nuestro P-value obtenido se debe comparar con .[pic 5]

El P-value es notablemente menor a , por lo tanto, podemos concluir que se rechaza la Hipotesis nula (H0), y se acepta nuestra Hipótesis alternativa, además que nuestro modelo es significativo globalmente.[pic 7]

1. Significancia de cada variable

Para determinar la significancia de cada variable realizaremos una prueba de hipóteiss con el valor de P.value.

En este caso diremos:

    Bi significa que para cada variable realizaremos una prueba de Hipótesis.[pic 8]

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Para simplificar el análisis de la prueba de Hipótesis, indicaremos los valores de cada variable en una tabla:

1.2 Pruebas de heteroscedasticidad modelo nivel-nivel

1.2.1 Prueba B-P

Se realiza prueba B-P, obteniendo la siguiente información:

Esta información nos indica que nuestro modelo estimado como residuos2 en función de los atributos, es significativo.

Para comprobar:

    Presenta homoscedasticidad.[pic 10]

Por lo tanto, viendo nuestro valor de F y P-value podemos corroborar que se rechaza la H0, indicando que el modelo presenta problemas de heteroscedasticidad.

Otra manera de comprobar es a través de Multiplicador de lagrange:

A través de este método también podemos dar como rechazada la H0.

1.2.2 Prueba de White

Para llevar a cabo la prueba de White, se estimó modelo mediante complemento Realstatictics, obteniendo como resultado de esta regresión lo siguiente:

De la misma forma que la prueba anterior podemos indicar lo siguiente:

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