[PDF] Économétrie II 8i : Homoscédasticité L'hypothè

Qu'est-ce que la régression homoscédastique ?

Un modèle de régression statistique de plusieurs variables indépendantes est appelé homoscédastique, uniquement si la variance de l'erreur de la variable prédite (ou l'écart type de la variable dépendante) reste uniforme pour différents groupes de valeurs des variables explicatives ou indépendantes.

Comment mesurer l’homoscédasticité des résidus ?

Des résidus également répartis sur la ligne horizontale indiquent l’homoscédasticité des résidus. Tracé résiduel vs effet de levier / Tracé de la distance de Cook : Le 4e point est le tracé de la distance du cuisinier, qui est utilisé pour mesurer l’influence des différents tracés.

Comment vérifier la linéarité et l’homoscédasticité d’un modèle ?

Ce tracé est utilisé pour vérifier la linéarité et l’homoscédasticité, si le modèle remplit la condition de relation linéaire, il devrait avoir une ligne horizontale avec beaucoup de déviation. Si le modèle satisfait à la condition d’homoscédasticité, le graphique doit être également réparti autour de la ligne y = 0.

Quelle est la différence entre homoscédasticité et hétéroscédasticité ?

1. Error has zero mean 2. Error has constant variance 3. Errors are uncorrelated 4. Errors are normally distributed La deuxième hypothèse est connue sous le nom d’ homoscédasticité et, par conséquent, la violation de cette hypothèse est connue sous le nom d’ hétéroscédasticité .