n. 同方差性，[数] 方差齐性
They are all used with the hypothesis of homoscedasticity. Heteroscedasticity will danger accuracy of the model. This thesis introduces heteroscedasticity to the reader.
文章介绍了异方差模型，研究和分析了异方差的检验和利用加权最小二乘法消除异方差对模型的影响。
n.|homogeneity of variance;[数]同方差性，方差齐性
Homoscedasticity（同方差性）是统计学中的一个重要概念，尤其在回归分析中。以下是详细解释：
Homoscedasticity 指在回归模型中，误差项（或残差）的方差在所有自变量取值范围内保持恒定。换句话说，无论自变量的值如何变化，预测值与实际值之间的误差波动幅度是稳定的。
统计假设
在经典线性回归模型（CLRM）中，同方差性是基本假设之一。若满足该条件，模型的参数估计（如OLS估计量）具有最小方差无偏性（BLUE性质）。
与异方差的对比
若误差方差随自变量变化（即存在heteroscedasticity，异方差性），会导致参数估计的标准误不准确，影响假设检验（如t检验、F检验）的可靠性。
同方差性是确保回归模型有效性的关键假设。若违反此假设，可通过变量变换（如取对数）、稳健标准误（Robust Standard Errors）或加权最小二乘法（WLS）等方法修正。
Homoscedasticity（同方差性）是指一个随机变量的方差在不同取值下保持不变。在统计学中，homoscedasticity是指具有相等方差的随机变量。Homoscedasticity是线性回归分析中的一个重要假设，这个假设指的是对于不同自变量取值下的因变量的方差相等。如果存在异方差性（heteroscedasticity），则表示模型的预测能力存在缺陷。
名词
[hoh-moh-skuh-das-tuh-tee]
Homoscedasticity意味着每个自变量的方差相等，也就是说，每个自变量对因变量的影响是相同的。这个假设在许多统计学的应用中很重要，因为它可以保证模型的预测能力和可靠性。
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