Homoscédasticité

En statistique, l'homoscédasticité est une propriété fondamentale du modèle de la régression linéaire générale et fait partie de ses hypothèses de base. Cette notion provient du grec et est composée du préfixe homós (« semblable, pareil ») et de skedasêdissipation»).

Distribution des erreurs. homoscédasticité
Distribution des erreurs. hétéroscédasticité

On parle d'homoscédasticité lorsque la variance des erreurs stochastiques de la régression est la même pour chaque observation i (de 1 à n observations). La notion d'homoscédasticité s'oppose à celle d'hétéroscédasticité, qui correspond au cas où la variance de l'erreur des variables est différente. Tandis que dans le cas d'hétéroscédasticité, nous avons Var[εi]=σi2, où σi2 peut être différent de σj2, pour ij, nous avons désormais Var[εi]=σ2i.

Tests d'homoscédasticité

Tests nécessitant l'homoscédasticité

Voir aussi

Articles connexes

Lien externe

Normalité des résidus en fonction des valeurs prédites

  • Portail des probabilités et de la statistique
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