को प्रकाशित किया गया 12 March 2019

Homoskedastic

Homoskedastic की परिभाषा

Homoskedastic (वर्तनी “homoscedastic”) एक शर्त है जो अवशिष्ट, या के विचरण के लिए संदर्भित करता त्रुटि अवधि , एक प्रतिगमन मॉडल में निरंतर है। यही कारण है, त्रुटि अवधि भविष्यवक्ता चर परिवर्तन के मूल्य के रूप में ज्यादा अंतर नहीं आता है। Homoskedasticity में से एक धारणा है रेखीय प्रतीपगमन मॉडलिंग। प्रतिगमन रेखा के आसपास त्रुटियों के विचरण बहुत भिन्न होता है, तो प्रतिगमन मॉडल खराब परिभाषित किया जा सकता है। Homoskedasticity की कमी का सुझाव दे सकते कि प्रतिगमन मॉडल आश्रित चर के प्रदर्शन को समझाने के लिए अतिरिक्त भविष्यवक्ता चर शामिल करने के लिए आवश्यकता हो सकती है।

Homoskedasticity के विपरीत सिर्फ “समरूप” के विपरीत के रूप में heteroskedasticity है कि “विषम।” Heteroskedasticity एक शर्त है जो एक प्रतिगमन समीकरण में त्रुटि अवधि के विचरण स्थिर नहीं है को दर्शाता है।

टूट Homoskedastic

एक साधारण प्रतिगमन मॉडल, या समीकरण, चार शब्दों के होते हैं। बाईं तरफ निर्भर चर रहा है। यह घटना मॉडल करना चाहता है का प्रतिनिधित्व करता है “की व्याख्या।” दाईं ओर एक स्थिर, एक भविष्यवक्ता चर, और एक अवशिष्ट, या त्रुटि, शब्द हैं। त्रुटि अवधि निर्भर चर कि भविष्यवक्ता चर द्वारा नहीं समझाया गया है में परिवर्तनशीलता की राशि को दर्शाता है।

Homoskedasticity का उदाहरण

उदाहरण के लिए, आप समय की राशि प्रत्येक छात्र अध्ययन कर खर्च का उपयोग कर छात्र परीक्षण स्कोर की व्याख्या करना चाहता था लगता है। इस मामले में, परीक्षण स्कोर निर्भर चर और समय का अध्ययन भविष्यवक्ता चर होगा खर्च किया जाएगा। त्रुटि अवधि परीक्षण स्कोर है कि अध्ययन के समय की राशि से नहीं समझाया गया था में विचरण की राशि में दिखाई देगा। कि विचरण वर्दी, या homoskedastic है, तो उस सुझाव है कि मॉडल परीक्षण के प्रदर्शन के लिए एक पर्याप्त स्पष्टीकरण हो सकता है - समय के संदर्भ में यह समझा अध्ययन कर बिताया।

लेकिन विचरण heteroskedastic हो सकता है। त्रुटि अवधि डेटा का एक भूखंड अध्ययन समय की एक बड़ी राशि दिखा सकते हैं उच्च परीक्षण स्कोर के साथ बहुत बारीकी से पत्राचार किया, लेकिन वह कम अध्ययन समय परीक्षण स्कोर व्यापक रूप से अलग किया और यहां तक ​​कि कुछ बहुत ही उच्च स्कोर शामिल थे। अध्ययन के समय की राशि - तो स्कोर के विचरण एक भविष्यवक्ता चर द्वारा बस अच्छी तरह से समझाया नहीं किया जाएगा। इस मामले में, कुछ अन्य कारक शायद काम पर है, और मॉडल बढ़ाया जा करना पड़ सकता है। आगे की जांच से पता चलता है हो सकता है कि कुछ छात्रों को समय की कसौटी पर आगे के जवाब देखा था और इसलिए अध्ययन करने के लिए जरूरत नहीं थी।

प्रतिगमन मॉडल में सुधार करने के लिए, शोधकर्ता, इसलिए, एक और व्याख्यात्मक चर यह बताते हैं कि एक छात्र जवाब परीक्षण से पहले देखा था जोड़ना होगा। अध्ययन और है कि क्या छात्र उत्तरों की पूर्व जानकारी थी समय - प्रतिगमन मॉडल तो दो व्याख्यात्मक चर होगा। इन दो चर के साथ, परीक्षण स्कोर के विचरण के अधिक विस्तार से बताया जाएगा और त्रुटि अवधि के विचरण तो homoskedastic हो सकता है, सुझाव है कि मॉडल अच्छी तरह से परिभाषित किया गया था।