Breusch-Pagan

O que o bloco faz

models/breusch_pagan Testa se a variância residual depende dos preditores. A saída é data/test.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Variância

A média dos quadrados das distâncias de cada valor à média: mede o quanto os dados se espalham. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e fica na mesma unidade dos dados.

Resíduo

A diferença entre o valor observado e o valor que o modelo ajustado prevê para aquela observação. É nos resíduos que se conferem os pressupostos do modelo: eles devem parecer ruído, sem padrão.

Coeficiente de determinação (R²)

A fração da variação da resposta que o modelo explica, entre 0 e 1. Nunca diminui quando se acrescentam variáveis, por isso não serve sozinho para escolher entre modelos.

Pressuposto

Uma condição sob a qual o método dá resultados confiáveis, como resíduos normais ou observações independentes. Quando um pressuposto falha, p-valores e intervalos podem ficar errados, mesmo que a conta rode.

Homocedasticidade

Pressuposto de que a variância dos erros é a mesma em todos os tratamentos ou ao longo dos valores ajustados. Quando falha (heterocedasticidade), os erros padrão e os testes deixam de ser confiáveis.

Quando usar

Use quando preditores contínuos podem explicar mudanças na variância residual.

Pressupostos

• A heterocedasticidade, se existe, é função dos preditores do modelo (o teste regride o quadrado do resíduo neles); uma variância que muda com outra coisa (o tempo, uma variável fora do modelo) passa despercebida.

  Verificar:Diagnóstico dos resíduos

• Os resíduos vêm de um modelo bem especificado (termos certos, sem tendência sobrando): o teste olha os resíduos, e um modelo errado muda o que eles medem.

  Verificar:Diagnóstico dos resíduos

• Amostra grande o bastante para a aproximação qui-quadrado de n·R².

Configuração

Não há parâmetros adicionais.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "mtcars") |>
  tr_add("ajuste", "models/lm", formula = "mpg ~ wt", from = "dados") |>
  tr_add("resultado", "models/breusch_pagan", from = "ajuste")

No ajuste mpg ~ wt de mtcars, o teste avalia se a variância residual muda com o peso do carro e reporta estatística e p-valor.

Como interpretar

A hipótese nula é variância constante. Rejeição indica dependência da dispersão, mas não escolhe uma correção.