¡Hola Vanessa!
Entiendo tu preocupación con los valores de VIF que encontraste. Los valores de VIF (Factor de Inflación de la Varianza) son una medida importante para detectar la multicolinealidad en un conjunto de datos. Un valor de VIF superior a 10 generalmente indica una multicolinealidad significativa.
Dado que mencionas que tus valores de VIF están entre 60 y 75, es muy probable que haya una fuerte multicolinealidad en tus datos. Aquí hay algunas cosas que podrías considerar para investigar y resolver este problema:
Revisar los Datos de Entrada: Asegúrate de que los datos que estás utilizando son los correctos y que no hay errores de codificación o duplicación de variables.
Eliminar o Transformar Variables: Si encuentras que algunas variables están altamente correlacionadas, podrías considerar eliminar una de ellas o transformarlas para reducir la multicolinealidad. Por ejemplo, podrías usar técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA (Análisis de Componentes Principales).
Revisar el Código: Asegúrate de que el cálculo de los VIF se está realizando correctamente en tu código. A veces, un pequeño error en el script puede llevar a resultados incorrectos.
Comparar con la Solución: Si tienes acceso al cuaderno de solución, revisa los pasos y asegúrate de que estás siguiendo el mismo procedimiento. Puede haber diferencias sutiles que estén afectando los resultados.
En cuanto a la heterocedasticidad, dado que sospechas de su presencia, podrías realizar pruebas como la prueba de Breusch-Pagan para confirmarla. Si se confirma, podrías considerar el uso de técnicas como la regresión ponderada para corregirla.
Espero que estas sugerencias te ayuden a encontrar el origen del problema y a resolverlo. ¡Bons estudios!
Si este post te ayudó, por favor, marca como solucionado ✓. Continúa con tus estudios!
