У статистиці послідовність випадкових величин є гомоскедастичною (/ˌhoʊmoʊskəˈdæstɪk/), якщо всі її випадкові величини мають однакову кінцеву дисперсію; це також відомо як однорідність дисперсії.
Гомоскедастичність, або однорідність дисперсій, є припущення про рівні або подібні дисперсії в різних групах, що порівнюються. Це важливе припущення параметричних статистичних тестів, оскільки вони чутливі до будь-яких відмінностей. Нерівномірні відхилення у зразках призводять до упереджених і спотворених результатів тестування.
Що таке гомоскедастика? Гомоскедастичний (також пишеться як "гомоскедастичний") відноситься до стану, в якому дисперсія залишку, або члена помилки, в регресійній моделі є постійною. Тобто термін помилки не сильно змінюється, оскільки змінюється значення змінної предиктора.
Параметричні тести припускають, що дані є гомоскедастичними (мають однакове стандартне відхилення в різних групах). Щоб дізнатися, як це перевірити та що робити, якщо дані гетероскедастичні (мають різні стандартні відхилення в різних групах).
Гомоскедастичність: помилки мають однакову дисперсію, і немає шаблону в залишках (помилка). Можна перевірити за допомогою Брейша-Пейгана та Гольдфельда-Квандта. Незалежні помилки: помилки є незалежними, що означає відсутність зв’язку між залишками нашої моделі (помилки) і змінними відповіді (спостереження).
У статистиці, гетероскедастичність (або гетероскедастичність) виникає, коли стандартні помилки змінної, що відстежується протягом певного періоду часу, є непостійними.