同方差性:在回归等统计模型中,指误差项(或残差)的方差在不同自变量水平/不同观测值之间保持恒定。这是经典线性回归(如 OLS)的常见假设之一。(相对概念:heteroscedasticity“异方差性”。)
/ˌhoʊməʊsɪdæˈstɪsɪti/
The regression model assumes homoscedasticity.
回归模型假设满足同方差性。
After the log transformation, the residual plot looked more consistent with homoscedasticity, improving the reliability of standard errors.
对数变换之后,残差图更符合同方差性,从而提高了标准误的可靠性。
该词由 **homo-**(源自希腊语 homos,意为“相同的”)+ -scedastic-(与“散布/离散度”有关,来自希腊语词根,常用于统计学描述“分散程度”)+ -ity(名词后缀)构成,字面含义接近“相同的离散程度”,在统计语境中即“方差相同”。