https://r2.erweima.ai/mathbot/image/1726155313594smq4mro7.jpg

La pregunta 32 de la imagen se refiere a la detección de heterocedasticidad. Las opciones son las siguientes:

1. **El tratamiento consiste en no incorporar la variable irrelevante.**
2. **El diagrama de dispersión de los residuos frente a cada variable explicativa es muy informativa.**
3. **Se produce cuando el índice Fisher sube.**
4. **Esperar un cambio estructural.**

La opción correcta sería la número **2**, ya que **un diagrama de dispersión de los residuos** en relación con las variables explicativas es una herramienta comúnmente utilizada para detectar heterocedasticidad en un modelo de regresión.

¿Te gustaría más detalles sobre heterocedasticidad o cómo detectarla? Aquí tienes algunas preguntas relacionadas:

1. ¿Qué métodos existen para corregir la heterocedasticidad?
2. ¿Cuál es la diferencia entre homocedasticidad y heterocedasticidad?
3. ¿Qué pruebas estadísticas se pueden utilizar para detectar heterocedasticidad?
4. ¿Cómo afecta la heterocedasticidad a los resultados de una regresión?
5. ¿Qué es un modelo de regresión robusta?

**Tip**: El test de White es una prueba comúnmente utilizada para detectar heterocedasticidad en los residuos de un modelo de regresión.

¿Cuál de las siguientes alternativas es correcta en relación con la detección de heterocedasticidad?

Learn about the correct methods for detecting heteroskedasticity in regression analysis. This problem covers key econometric concepts, such as scatter plot analysis of residuals and explanatory variables.

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