跳转到内容

异方差

本页使用了标题或全文手工转换
维基百科,自由的百科全书

这是本页的一个历史版本,由Alexwikix留言 | 贡献2022年1月26日 (三) 14:05编辑。这可能和当前版本存在着巨大的差异。

异方差(英语:Heteroscedasticity),又称分散不均一性,指的是一系列的随机变量间的方差不相同,相对于同质方差(Homoscedasticity)。

“Heteroscedasticity”的各地常用名称
中国大陆异方差
台湾异质变异数
港澳异方差

当我们利用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares)进行回归估计时,常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项(Error term)的方差是不变的。异方差是违反这个假设的。如果普通最小二乘法应用于异方差模型,会导致估计出的方差值是真实方差值的偏误估计量(Biased standard error), 但是估计值(estimator)是无偏的(unbiased)。

条件模型