O modelo de regressão linear usual supõe que os erros, que constituem seu componente aleatório, são homoscedásticos. Em muitas aplicações práticas, no entanto essa suposição não é satisfeita. Na presença de heteroscedasticidade, as inferências baseadas no modelo homoscedástico podem ser muito imprecisas. Diversos testes de heteroscedasticidade são propostos na literatura. Esses testes baseiam-se em aproximações assintóticas que conduzem a resultados confiáveis em grandes amostras, mas não necessariamente em amostras pequenas a moderadas. Nesse trabalho, 28 diferentes testes de heteroscedastisticidade são comparados com relação a tamanho e poder, em amostras finitas. Tais comparações foram feitas com o uso de simulações de Monte Carlo

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