Si he realizado mínimos cuadrados ponderados, ¿debo hacer algo con los residuos antes de examinarlos?

Answer 1

No, no necesita hacer nada a los residuos, ya que los residuos al cuadrado son estimadores confiables de las variaciones. De hecho, esta es la idea en la que se basa la “covarianza de coeficiente coherente de heterocedasticidad (blanco)”.

Un ejemplo para aplicar el WLS es el siguiente:

Si su modelo es: Y = a + bX
En caso de heterocedasticidad, si observa que la varianza es, por ejemplo, proporcional a X ^ 2, debe contraer algunas variables nuevas dividiendo todo con X.
Estos serán Y / X, a / X y bX / X
Entonces, el modelo de regresión que ejecutará a continuación será el siguiente:
Y / X = a / X + b => Y / X = b + a / X
(Observe que en este caso, la prueba constante de la regresión anterior es la pendiente de la nueva, y la pendiente de la regresión anterior es la constante de esta).
Verifique nuevamente si hay heterocedasticidad.
Y ya terminaste 😉