En estadística, se dice que hay endogeneidad cuando hay una correlación entre el parámetro o variable y el término de error. La endogeneidad puede surgir como resultado de un error de medición, autorregresión con autocorrelación de errores, simultaneidad y variables omitidas. En términos generales, un lazo de causalidad entre los independientes y las variables dependientes de un modelo conduce a la endogeneidad. Por ejemplo, en un simple modelo de oferta y demanda, al momento de predecir la cantidad demandada en equilibrio, el precio es endógeno porque los productores cambian su precio en función de la demanda y los consumidores cambian su demanda en respuesta a los precios. En este caso, se dice que la variable de precio tiene endogeneidad total una vez conocidas las curvas de demanda y oferta. En contraste, un cambio en el consumo gustos o preferencias sería un cambio exógeno en la curva de demanda.

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In statistics, an endogeneity problem occurs when an explanatory variable is correlated with the error term. Endogeneity can arise as a result of measurement error, autoregression with autocorrelated errors, simultaneous causality (see Instrumental variable) and omitted variables. Two common causes of endogeneity are: 1) an uncontrolled confounder causing both independent and dependent variables of a model; and 2) a loop of causality between the independent and dependent variables of a model. For example, in a simple supply and demand model, when predicting the quantity demanded in equilibrium, the price is endogenous because producers change their price in response to demand and consumers change their demand in response to price. In this case, the price variable is said to have total endogeneity once the demand and supply curves are known. In contrast, a change in consumer tastes or preferences would be an exogenous change on the demand curve.

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