异方差：修订间差异

删除的内容添加的内容

行内

2022年1月26日 (三) 13:55的版本

异方差（英語：Heteroscedasticity），指的是一系列的随机变量間的方差不相同，相對於同質變異數（Homoscedasticity）。

当我们利用普通最小平方法（Ordinary Least Squares）进行回归估计时，常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项（Error term）的方差是不变的。异方差是违反这个假设的。如果普通最小平方法应用于异方差模型，会导致估计出的方差值是真实方差值的偏误估计量（Biased standard error）, 但是估計值（estimator）是不偏的(unbiased)

条件模型

ARCH模型（自回归条件异方差模型）
GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）

这是一篇與統計學相關的小作品。您可以通过编辑或修订扩充其内容。

@@ 第11行： / 第11行： @@
 |3=zh-hant:變量;zh-tw:變數;zh-cn:变量;
 }}
-'''异方差'''（'''''Heteroscedasticity'''''），指的是一系列的[[随机变量]]間的方差不相同，相對於同質變異數（Homoscedasticity）。
+'''异方差'''（{{lang-en|Heteroscedasticity}}），指的是一系列的[[随机变量]]間的方差不相同，相對於同質變異數（Homoscedasticity）。
 当我们利用[[最小二乘法|普通最小平方法]]（Ordinary Least Squares）进行回归估计时，常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项（Error term）的[[方差]]是不变的。异方差是违反这个假设的。如果[[最小二乘法|普通最小平方法]]应用于异方差模型，会导致估计出的[[方差]]值是真实方差值的偏误估计量（Biased standard error）, 但是估計值（estimator）是不偏的(unbiased)