n. 同方差性，[數] 方差齊性
They are all used with the hypothesis of homoscedasticity. Heteroscedasticity will danger accuracy of the model. This thesis introduces heteroscedasticity to the reader.
文章介紹了異方差模型，研究和分析了異方差的檢驗和利用加權最小二乘法消除異方差對模型的影響。
n.|homogeneity of variance;[數]同方差性，方差齊性
Homoscedasticity（同方差性）是統計學中的一個重要概念，尤其在回歸分析中。以下是詳細解釋：
Homoscedasticity 指在回歸模型中，誤差項（或殘差）的方差在所有自變量取值範圍内保持恒定。換句話說，無論自變量的值如何變化，預測值與實際值之間的誤差波動幅度是穩定的。
統計假設
在經典線性回歸模型（CLRM）中，同方差性是基本假設之一。若滿足該條件，模型的參數估計（如OLS估計量）具有最小方差無偏性（BLUE性質）。
與異方差的對比
若誤差方差隨自變量變化（即存在heteroscedasticity，異方差性），會導緻參數估計的标準誤不準确，影響假設檢驗（如t檢驗、F檢驗）的可靠性。
同方差性是确保回歸模型有效性的關鍵假設。若違反此假設，可通過變量變換（如取對數）、穩健标準誤（Robust Standard Errors）或加權最小二乘法（WLS）等方法修正。
Homoscedasticity（同方差性）是指一個隨機變量的方差在不同取值下保持不變。在統計學中，homoscedasticity是指具有相等方差的隨機變量。Homoscedasticity是線性回歸分析中的一個重要假設，這個假設指的是對于不同自變量取值下的因變量的方差相等。如果存在異方差性（heteroscedasticity），則表示模型的預測能力存在缺陷。
名詞
[hoh-moh-skuh-das-tuh-tee]
Homoscedasticity意味着每個自變量的方差相等，也就是說，每個自變量對因變量的影響是相同的。這個假設在許多統計學的應用中很重要，因為它可以保證模型的預測能力和可靠性。
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