Homoscédasticité

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Distribution des erreurs. homoscédasticité
Distribution des erreurs. hétéroscédasticité

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»).

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[modifier | modifier le code]

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Lien externe[modifier | modifier le code]

Normalité des résidus en fonction des valeurs prédites