Prueba de parque: definición, cómo ejecutar

Actualizado por ultima vez el 27 de octubre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es la prueba del parque?

prueba de parque

Datos heteroscedásticos.

La prueba de Park es una prueba de heterocedasticidad . La heterocedasticidad significa que las varianzas de los errores no son las mismas en un conjunto de variables independientes (predictoras). Utilice la prueba de Park para la heteroscedasticidad si tiene alguna variable Z que cree que podría explicar las diferentes varianzas de los residuos .
Existen diferentes formas de esta prueba : la forma logarítmica es la más común y es la que se describe aquí, donde: LN(Residual 2 ) = b(intersección) + pendiente(m) (LN(X)). Sin embargo, teóricamente puedes usar otra forma, como la forma lineal Residual 2 = b + m(X). La forma lineal es la misma que la prueba de Breusch Pagan.

Para ejecutar la prueba, realice una regresión del logaritmo natural de los residuos cuadrados contra la variable independiente . Si la variable independiente tiene un coeficiente b significativo, es probable que los datos sean heteroscedásticos.

Pasos para ejecutar una prueba de estacionamiento

Paso 1: Ejecute mínimos cuadrados ordinarios en sus datos. Asegúrese de que la regresión produzca una tabla de residuos.

Paso 2: Cuadre los residuos del Paso 1.

Paso 3: Tome el logaritmo natural de los residuos cuadrados del Paso 2.

Paso 4: tome el logaritmo natural de Z, la variable que sospecha que está causando el comportamiento heteroscedástico.

Paso 5: Ejecute OLS nuevamente, esta vez para el logaritmo natural de Z (Paso 4) contra el logaritmo natural de los residuos cuadrados (Paso 3). En otras palabras, LN de Z es su variable independiente y LN(residuales 2 ) es su variable dependiente para la regresión.

Paso 6: Encuentre la estadística T para la variable Z. Una estadística t grande (es decir, superior a 2) indica la presencia de heteroscedasticidad.

Precaución : Ha habido cierto debate sobre la validez de esta prueba. Por ejemplo, Goldfeld y Quandt advirtieron que vi puede violar los supuestos de MCO.

Referencia :
Goldfeld, Stephen M.; Quandt, Richard E. (1972) Métodos no lineales en econometría, Ámsterdam: North Holland Publishing Company, págs. 93–94. Citado en: Gujarati, Damodar (1988) Basic Econometrics (2ª edición), Nueva York: McGraw-Hill, pág. 329.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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