Предположение о гомоскедастичности является важным предположением в статистическом анализе, особенно в регрессионном анализе. Это относится к предположению, что дисперсия ошибок в регрессионной модели постоянна на всех уровнях независимой переменной (переменных).
Роль предположения о гомоскедастичности в анализе дизайна заключается в том, чтобы гарантировать достоверность и надежность статистического анализа. Когда это предположение выполняется, это означает, что ошибки в модели нормально распределены и имеют постоянную дисперсию, что облегчает получение осмысленных выводов из данных.
Если предположение о гомоскедастичности нарушается, это может привести к смещенным оценкам параметров модели, неверным стандартным ошибкам оценок и ненадежным проверкам гипотез. Это может привести к неверным выводам из данных.
Следовательно, предположение о гомоскедастичности следует проверять и при необходимости учитывать в любом статистическом анализе, особенно в регрессионном анализе. Это можно проверить с помощью статистических тестов, таких как тест Бреуша-Пагана, тест Уайта или графический подход с добавлением остаточного графика.
Дата публикации: