Hétéroscédasticité

Distribution des erreurs. Hétéroscédasticité

En statistique, l'on parle d'hétéroscédasticité lorsque les variances des résidus des variables examinées sont différentes. Cette notion provient du grec et est composée du préfixe hétéro- (« autre »), et de skedasê (« dissipation»). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres.

La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à celle d'homoscédasticité, qui correspond au cas où la variance de l'erreur des variables est constante. Tandis que dans le cas d'homoscédasticité, nous avons $Var(\varepsilon _{i})=\sigma ^{2}~\forall i$, nous avons désormais $Var(\varepsilon _{i})=\sigma _{i}^{2}~\forall i$, où $\sigma _{i}^{2}$ peut être différent de $\sigma _{j}^{2}$, pour $i\neq j$.

Tests d'hétéroscédasticité

• Test de Goldfeld et Quandt
• Test de White
• Test du multiplicateur de Lagrange (Lagrange Multiplier : LM)

Voir aussi

Article connexe

Homoscédasticité

Lien externe

Normalité des résidus en fonction des valeurs prédites