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 skedasê (« dissipation»).
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. Dans le cas d'hétéroscédasticité, Var[εi]=σi2, où σi2 peut être différent de σj2, pour i≠j, Var[εi]=σ2 ∀i.
Tests d'homoscédasticité
- Test de Breusch-Pagan
- Test de Goldfeld et Quandt
- Test de Bartlett
- Test de Levene
- Test de Brown–Forsythe (en)
Tests nécessitant l'homoscédasticité
Voir aussi
Articles connexes
- Test de Breusch-Pagan, test de l'homoscédasticité du terme d'erreur dans une régression linéaire.
- Hétéroscédasticité
Lien externe
Normalité des résidus en fonction des valeurs prédites
Portail des probabilités et de la statistique
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