La heterocedasticidad ocurre cuando la dispersión de los errores de un modelo de regresión cambia sistemáticamente según el valor de las variables independientes, por ejemplo, cuando los errores de predicción son mucho más grandes para valores altos de una variable que para valores bajos.
Por qué complica el análisis
Viola uno de los supuestos habituales de la regresión lineal clásica, lo que puede hacer que los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis calculadas sobre los coeficientes del modelo dejen de ser confiables, aunque las estimaciones de los coeficientes en sí puedan seguir siendo razonables.