如何“收服”异方差性？

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在解决实际问题的时候，

我们通常要先处理繁杂的数据

在处理数据的问题中，

又会遇到各种各样的问题：

异方差性、自相关性、共线性等等

今天，我们就来聊一聊异方差性

异方差性

HETEROSCEDASTICITY

在经典回归中，同方差是我们的一个重要假定。

然而在处理很多实际问题时，随机误差项通常具有异方差性，那怎么判断数据是否具有异方差性？遇到这种情况该怎么办？

从异方差的来源到检验再到解决方法，

小编教你一步步收服这个磨人的“小妖精”

1、定义

2、产生原因

1.Y与X之间是非线性关系

2.Y本身存在显著的自相关性

3.残差中包含和因变量X线性相关，但未被模型考虑的变量，导致残差与X相关

3、异方差性带来的问题

4、异方差性的检验

1.残差图分析法

2.等级相关系数法

5、异方差性的改善方法

来源 | 同济数据分析学会

编辑 |鸭血粉丝多多蒜

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