A suposição de homocedasticidade é uma suposição importante na análise estatística, particularmente na análise de regressão. Refere-se à suposição de que a variância dos erros em um modelo de regressão é constante em todos os níveis da(s) variável(is) independente(s).
O papel da suposição de homocedasticidade na análise de design é garantir que a análise estatística seja válida e confiável. Quando essa suposição é atendida, significa que os erros no modelo são normalmente distribuídos e têm uma variância constante, o que torna mais fácil tirar conclusões significativas dos dados.
Se a suposição de homocedasticidade for violada, pode levar a estimativas enviesadas dos parâmetros do modelo, erros padrão incorretos das estimativas e testes de hipótese não confiáveis. Isso pode resultar em conclusões incorretas tiradas dos dados.
Portanto, a suposição de homocedasticidade deve ser testada e abordada, se necessário, em qualquer análise estatística, especialmente na análise de regressão. Pode ser testado usando testes estatísticos como o teste de Breusch-Pagan, o teste de White ou uma abordagem gráfica adicionando um gráfico residual.
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