Mínimos cuadrados ponderados
Corrige la heterocedasticidad dando menos peso a las observaciones más ruidosas.
¿Cómo estimar una relación con precisión honesta cuando el error crece con el tamaño?
Costos logísticos sintéticos por envío: y = 50 + 2,5·x con un error cuya desviación crece con el tamaño del envío x.
Controles
Ficha del modelo
Las siete preguntas que todo modelo de la biblioteca debe responder antes de publicarse.
- ¿Cómo estimar una relación con precisión honesta cuando el error crece con el tamaño?
- Pares (x, y) donde la dispersión cambia con x.
- Un modelo de cómo cambia la varianza.
- La varianza del error es proporcional a una función conocida de x (aquí, x²).
- Relación lineal.
- Coeficientes MCO y MCP comparados.
- Errores estándar de ambos.
- Contraste de Breusch–Pagan.
- Con la ponderación correcta, los errores estándar de MCP son válidos; los de MCO son engañosos cuando hay heterocedasticidad.
- Breusch–Pagan antes y después de ponderar; eficiencia relativa de los estimadores.
- Con una forma de varianza equivocada, MCP puede ser peor que MCO.
- La heterocedasticidad a veces indica una forma funcional errónea, no un problema de pesos.
- Wooldridge (2019), cap. 8.