فرض homoscedasticity یک فرض مهم در تحلیل های آماری، به ویژه در تحلیل رگرسیون است. این به این فرض اشاره دارد که واریانس خطاها در یک مدل رگرسیونی در تمام سطوح متغیر(های مستقل) ثابت است.
نقش فرض homoscedasticity در تجزیه و تحلیل طراحی این است که اطمینان حاصل شود که تجزیه و تحلیل آماری معتبر و قابل اعتماد است. هنگامی که این فرض برآورده می شود، به این معنی است که خطاهای مدل به طور معمول توزیع شده و دارای یک واریانس ثابت هستند، که نتیجه گیری معنادار از داده ها را آسان تر می کند.
اگر فرض همسویی نقض شود، می‌تواند منجر به تخمین‌های مغرضانه پارامترهای مدل، خطاهای استاندارد نادرست برآوردها و آزمون‌های فرضیه غیرقابل اعتماد شود. این می تواند منجر به نتیجه گیری نادرست از داده ها شود.
بنابراین، فرض homoscedasticity باید در هر تحلیل آماری، به ویژه در تحلیل رگرسیون، در صورت لزوم مورد آزمایش و بررسی قرار گیرد. می توان آن را با استفاده از آزمون های آماری مانند آزمون بروش-پاگان، آزمون سفید یا یک رویکرد گرافیکی با افزودن نمودار باقیمانده آزمایش کرد.
تاریخ انتشار: