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統計学において、確率変数の列あるいはベクトルを構成する全ての確率変数が, 等しい有限分散を持つとき, それらは等分散（とうぶんさん）である。英語ではhomoscedasticityあるいはhomogeneity of varianceと呼ばれる。逆は不等分散性 () あるいは分散の不均一性である。 等分散性の仮定は、数学的あるいは計算機的処理を単純化する。等分散性の重大な違反（実際は不等分散であるデータの分布を等分散と仮定する）は、ピアソン係数によって計測される適合度の過大評価をもたらす。 == 回帰モデルの仮定 == 単純線形回帰分析の記述に用いられる時、（ガウス＝マルコフの定理によって最良線形不偏推定量最小二乗推定量がそれぞれの母集団パラメータの最良線形不偏推定量であることを保証する）適合モデルの一つの仮定は、誤差項の標準偏差が一定であり、''x''値に依存しないというものである。それ故に、''y''（応答変数）のそれぞれの確率分布は、''x''値（予測変数）にかかわらず同じ標準偏差を持つ。要するに、この仮定が等分散性である。等分散性は推定量が不偏性、一致性、漸近正規性を持つことを必要としない。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「等分散性」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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