Prueba de White

En estadística la prueba de White es la prueba más general para detectar la heteroscedasticidad en los modelos de regresión lineal. Fue nombrada así en honor a uno de los grandes teóricos del campo como Halbert White, que hizo grandes avances en su investigación de 1980.^[1]​^[2]​ No precisa de una especificación concreta de la heteroscedasticidad bajo la alternativa.

Contrasta:

${\displaystyle H_{0}:\sigma _{i}^{2}=\sigma ^{2}}$ para todo i

${\displaystyle H_{1}:}$ No se verifica ${\displaystyle H_{0}}$

Para efectuar este contraste se plantea el modelo de regresión lineal múltiple que trata de explicar los residuos al cuadrado en función de las variables explicativas y los productos cruzados de las mismas.

En situaciones de homocedasticidad se cumple que: ${\displaystyle nR^{2}}$ sigue una distribución ji-cuadrado con k-1 grados de libertad, siendo k el número de variables explicativas incluidas en el modelo

Software

En Stata el test se produce con la función whitetst. También en el programa de EViews.

Referencias

1. «Bates White | Professionals | Halbert White, PhD». Archivado desde el original el 27 de julio de 2009. Consultado el 15 de febrero de 2010. 
2. White, Halbert (1980). «A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity». Econometrica 48 (4): 817-838. JSTOR 1912934. doi:10.2307/1912934. 

• Datos: Q2983708