Page 22 - El Modelo de Regresión Lineal

n  1 2 
2
jb =  s + ( k − 3 )  (37)
6  4 

Donde:

1 n (  ˆ   − ) 3

n − 1 i
s = i= 1 (38)
3
 1 n 2  2
 (  ˆ  i  − ) 
 n − 1 i= 1 

1 n (  ˆ   − ) 4

n − 1 i
k = i= 1 (39)
 1 n 2  2
 (  ˆ  i  − ) 
 n − 1 i= 1 

El estadístico sigue una distribución  con 2 grados de
2

libertad.

No heteroscedasticidad

Para contrastar las hipótesis H 0 : La varianza de ˆ ε no es
t

heteroscedástica y H 1 : La varianza de ˆ ε es heteroscedástica, White
t

(1980) propone el siguiente estadístico:

w = nR 2 (40)
aux

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