大家好今天介绍什么是方差齐性，以下是小编对的归纳整理，来看看吧。
什么是方差齐性
方差齐性又称方差齐性、同方差性和方差一致性，被检验的各方差在给定显著性水平在统计上没有显著性差异。
同方差性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。
计量经济学中， 一组随机变量具备同方差即指线性回归的最小二乘法的残值服从均值为0，方差为σ^2的正态分布，即其干扰项必须服从随机分布。与之相对应的异方差性则说明干扰项不满足此均值为0，方差为σ^2的正态分布。
扩展资料
在满足上述要求的前提下，OLS回归式的统计量才能够同时满足不偏性Unbaisedness和效率性Efficiency。所推定出来的线性回归式才能被称为最好的不偏线性统计量。
等方差性条件下不偏性和OLS斜率值的求证：
所有线性回归式可以表现为矩阵(Matrix)y=xβ+e 其中y为n*1, x为n*k, e为n*1。
根据OLS， S=∑e^2=∑e\'*e. FOC β on S==> -2x\'(y-βx)=0 ==> β=(x\'x)^-1x\'e=β+(x\'x)^-1x\'e
方差齐性是什么意思
意思是被检验的各方差在给定显著性水平在统计上没有显著性差异。
方差齐性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。
计量经济学中，一组随机变量具备同方差，即线性回归的最小二乘法的残值服从均值为0，方差为σ＾2的正态分布，即其干扰项必须服从随机分布。与之相对应的异方差性则说明干扰项不满足此均值为0，方差为σ＾2的正态分布。
方差齐性检验的结果表格是按照基于均值、基于中值等条件下得出相应的显著性水平，即sig值。t通常情况下规定，sig<0.05，拒绝方差齐性假设，反之支持。
前面的也就是df，是自由度，可简单理解为类别或统计量。自由度当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的自变量的个数，称为该统计量的自由度。
方差齐性是什么意思方差齐性相关知识
1、方差齐性是统计学中的一个经典概念，其本质意义是说，对于两个或多个我们将要检验或分析的总体其数据具有散布程度特点的一致性程度。
2、一般来说，可以将其形象理解为总体一的数据分布疏密胖瘦与总体二的数据分布疏密胖瘦的一致性程度。方差齐性是假设检验与方差分析等诸多统计过程的基础。
3、方差齐性检验是数理统计学中检查不同样本的总体方差是否相同的一种方法，基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。
什么叫方差齐性检验
方差是离散量，反映了数据的离散程度，如果两个方差的离散程度相差太大，说明两组数据的离散程度不一致，称为不齐性；比如两个容量都是30的样本，一个是小孩的样本，一个是大人的样本，进行一个智力测验，结束后考察大人和小孩对于这个测验的结果是否有明显差异。小孩有各种水平的，大人也有各种水平的。而如果抽取的大人都是弱智的，小孩都是天才的，那么原来本来可以得出大人和小孩显著差异的结论，却因为大人都是弱智的，而小孩都是天才而变成差异不显著。如果保证了大人中有聪明的、有一般的、有苯的，小孩也是如此，各种水平都有的，这样进行推断总体才比较合理。因此，如果两个样本的离散程度差不多，我们就认为，他们的水平相对他们内部而言是相当的。样本容量比较小的时候要用方差的无偏估计量比较，而样本容量大的时候，直接用两个方差相处，结果差1比较远的就认为，两个样本的离散程度差距大，不靠普，自然就没有办法进行假设检验，因为检验了没有什么参考价值。
以上就是小编对于什么是方差齐性 问题和相关问题的解答了，希望对你有用
什么是方差齐性
