Supongamos que realiza una regresión con más de 200 observaciones. Esta muestra razonablemente grande mitigaría el impacto de la heteroscedasticidad de los residuos como consecuencia del Teorema Central del Límite, o algo similar. Como resultado, la significación estadística de los coeficientes de la regresión no estaría en cuestión.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Creo que la respuesta depende del método que se utilice. Si se quiere justificar el $t$ -prueba, $F$ -pruebas e intervalos de confianza cuando se ajusta un modelo de regresión lineal utilizando sólo un método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), entonces la respuesta es NO. Se necesita homocedasticidad para justificar las pruebas y los I.C. antes mencionados.
Sin embargo, los procedimientos basados en la heterocedasticidad son válidos (al menos en muestras grandes) independientemente de la heterocedasticidad u homocedasticidad de los residuos. Así que, en este caso, la respuesta sería ¡sí!
