Homoskedastinen

Homoskedastinen on tilastollinen termi, joka kuvaa tilannetta, jossa satunnaisen virheen varianssi on vakio koko havaintojen joukossa. Toisin sanoen, virheiden hajonta on samankokoinen riippumatta selittävien muuttujien arvoista. Tämä on tärkeä oletus monissa tilastollisissa malleissa, erityisesti regressioanalyysissä.

Kun malli on homoskedastinen, se tarkoittaa, että ennusteen epävarmuus on sama kaikilla mallin ennustamilla arvoilla. Jos malli ei ole homoskedastinen, sitä kutsutaan heteroskedastiseksi. Heteroskedastisuus voi johtaa harhaisiin tilastollisiin päätelmiin, kuten virheellisiin standardivirheisiin ja tilastollisiin testituloksiin.

Homoskedastisuuden oletuksen rikkominen voi vaikuttaa regression kertoimien tehokkuuteen ja standardivirheiden laskentaan. Useita tapoja on olemassa testata homoskedastisuutta, kuten visuaalinen tarkastelu jäännöskuvaajasta tai tilastolliset testit, kuten Breusch-Pagan testi tai White-testi. Jos homoskedastisuutta ei havaita, voidaan käyttää menetelmiä, kuten painotettua vähiten neliöitä -regressiota tai heteroskedastisuudelle robustien standardivirheiden laskentaa.

Homoskedastisuus on keskeinen käsite, joka varmistaa regressiomallien luotettavuuden ja oikeellisuuden.