Ang homoscedasticity assumption ay isang mahalagang assumption sa statistical analysis, partikular sa regression analysis. Ito ay tumutukoy sa pagpapalagay na ang pagkakaiba ng mga error sa isang modelo ng regression ay pare-pareho sa lahat ng antas ng independiyenteng (mga) variable.
Ang papel na ginagampanan ng homoscedasticity assumption sa pagsusuri ng disenyo ay upang matiyak na ang istatistikal na pagsusuri ay wasto at maaasahan. Kapag natugunan ang pagpapalagay na ito, nangangahulugan ito na ang mga error sa modelo ay karaniwang ipinamamahagi at may pare-parehong pagkakaiba-iba, na ginagawang mas madaling gumawa ng mga makabuluhang konklusyon mula sa data.
Kung nilalabag ang pagpapalagay ng homoscedasticity, maaari itong humantong sa mga bias na pagtatantya ng mga parameter ng modelo, mga maling karaniwang error ng mga pagtatantya, at hindi mapagkakatiwalaang mga pagsusuri sa hypothesis. Ito ay maaaring magresulta sa mga maling konklusyon na nakuha mula sa data.
Samakatuwid, ang homoscedasticity assumption ay dapat na masuri at matugunan, kung kinakailangan, sa anumang statistical analysis, lalo na sa regression analysis. Maaari itong masuri gamit ang mga istatistikal na pagsusulit tulad ng Breusch-Pagan test, ang White test o isang graphical na diskarte na nagdaragdag ng natitirang plot.
Petsa ng publikasyon: