{"id":316,"date":"2023-08-02T14:52:18","date_gmt":"2023-08-02T14:52:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/omoschedasticita\/"},"modified":"2023-08-02T14:52:18","modified_gmt":"2023-08-02T14:52:18","slug":"omoschedasticita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/omoschedasticita\/","title":{"rendered":"Omoschedasticit\u00e0"},"content":{"rendered":"

Questo articolo spiega cos’\u00e8 l’omoschedasticit\u00e0 nelle statistiche. Quindi troverai la definizione di omoschedasticit\u00e0, quali sono le cause per cui un modello di regressione non presenta omoschedasticit\u00e0 e altro ancora, come risolverlo.<\/p>\n

<\/span> Cos’\u00e8 l’omoschedasticit\u00e0?<\/span><\/h2>\n

L’omoschedasticit\u00e0<\/strong> \u00e8 una caratteristica di un modello di regressione i cui errori delle variabili esplicative hanno una varianza costante. Cio\u00e8, quando la varianza dell’errore di un modello di regressione \u00e8 costante, detto modello presenta omoschedasticit\u00e0 e, quindi, \u00e8 un modello omoschedastico.<\/p>\n

Si ricorda che l’errore (o residuo) \u00e8 definito come la differenza tra il valore reale e il valore stimato dal modello di regressione.<\/p>\n<\/p>\n

\"e_i=y_i-\\widehat{y}_i\"<\/p>\n<\/p>\n

Quando eseguiamo un modello di regressione, otterremo un valore diverso dall’espressione precedente per ciascuna osservazione. Pertanto, un modello statistico omoschedastico \u00e8 quello in cui la varianza degli errori calcolati \u00e8 costante durante tutte le osservazioni. <\/p>\n

\"Omoschedasticit\u00e0<\/figure>\n

\u00c8 importante che un modello di regressione presenti omoschedasticit\u00e0; infatti, questa \u00e8 una delle precedenti ipotesi dei modelli di regressione. Se i residui non sono omoschedastici \u00e8 meglio rifare il modello in altro modo per ottenere l’omoschedasticit\u00e0. In caso contrario, la stima dei coefficienti di regressione<\/a> rischia di essere errata e si verificheranno errori nella verifica delle ipotesi<\/a> anche accettando ipotesi nulle che in realt\u00e0 dovrebbero essere rifiutate. <\/p>\n

<\/span> Cause di mancanza di omoschedasticit\u00e0<\/span><\/h2>\n

Le cause pi\u00f9 comuni per cui un modello non presenta omoschedasticit\u00e0 sono:<\/p>\n