Buen dia!! Pues me encuentro trabajando con un conjunto de datos simulados que se ajustan a un modelo Ar(1) y pues queria saber si existe un comando para realizarle una prueba de homocedasticidad, pues la prueba que hay en el R es la bartlett.test pero pues no estoy muy seguro para usarla. Gracias [[alternative HTML version deleted]]
Buenos días Andrés, Aparte de bartlett.test, yo también utilizo la función fligner.test() y quizá también te pueda servir var.test() Espero que te pueda ayudar. Un saludo, Guillermo> > > Buen dia!! > Pues me encuentro trabajando con un conjunto de datos simulados que seajustan a un modelo Ar(1) y pues queria saber si existe un comando para realizarle una prueba de homocedasticidad, pues la prueba que hay en el R es la bartlett.test pero pues no estoy muy seguro para usarla.> > Gracias > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >
Buenos días. Si son datos simulados, deberías saber si la varianza es constante porque los generas tú ¿no? En todo caso, puedes estimar la matriz de covarianzas usando el paquete sandwich que tiene los estimadores consistentes en presencia de heterocedasticidad y autocorrelación y dejar de preocuparte sobre la forma concreta. Un saludo Gregorio R. Serrano El 11 de febrero de 2011 04:31, Andres rodriguez trujillo < andreswk25@hotmail.com> escribió:> > > Buen dia!! > Pues me encuentro trabajando con un conjunto de datos simulados que se > ajustan a un modelo Ar(1) y pues queria saber si existe un comando para > realizarle una prueba de homocedasticidad, pues la prueba que hay en el R es > la bartlett.test pero pues no estoy muy seguro para usarla. > > Gracias > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >-- Dr. Gregorio R. Serrano Dpto. Economía Cuantitativa (UCM) Voz:+34 91394 2361 Fax:+34 91394 2591 http://www.grserrano.es [[alternative HTML version deleted]]
Para verificar la homocedasticidad de un modelo arma ajustado, mejor que el los test de Barttlet o de Levene, trataría de utilizar algún test del tipo de Breusch-Pagan. Es la versión para regresión del test de Levene. Las versiones que conozco en R (car:ncvTest, lm:bptest) son exclusivamente para modelo lineales. Pero la idea es tan sencilla como en el test de Levene: tomar el valor absoluto de los residuos y ver si son linealmente independientes de los valores ajustados. El valor absoluto de un residuo es una estima de la varianza residual para esa observación. Creo que el resto del razonamiento es evidente. Si no encuentras una versión de un test de heterocedasticidad para series temporales (no conozco todos los paquetes, pero debería haberla) yo estudiaría los correlogramas de los valores absolutos de los residuos. Otro camino puede ser ajustar un modelo ARCH (autorregresivo heterocedástico) y compararlo con el modelo homocedástico. Si el AIC por ejemplo no mejora, indicaría que no se trata de un modelo heterocedástico. Lamento no tener la solución, pero espero haber dado ideas útiles. Saludos. Andres rodriguez trujillo escribió:> Buen dia!! > Pues me encuentro trabajando con un conjunto de datos simulados que se ajustan a un modelo Ar(1) y pues queria saber si existe un comando para realizarle una prueba de homocedasticidad, pues la prueba que hay en el R es la bartlett.test pero pues no estoy muy seguro para usarla. > > Gracias > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >-- _____---^---_____ Univ. de Extremadura Dept. Matemáticas. Despacho B29 Tf: + 34 924 289 300 Ext. 86823