[일반] 이분산 등분산 가르는 기준이 대체 뭐임?

[익명(223.131)]

데이터는 한 세트인데 한 세트만  보고 이분산인지  등분산인지  어떻게 앎?
이분산  등분산 기준이 뭐임?

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[통갤러 1(223.131)]

아니... 표본을 뽑았으면 그게 모두 같은 분포에서 나온거 아님? 그럼 분산도 모집단을 따르는 거 아니었음? 근데 왜 이분산 등분산 이런 개념이 생긴 거임?

[통갤러 2(132.161)]

Q. 표본을 뽑았으면 그게 모두 같은 분포에서 나온거 아님?

[통갤러 2(132.161)]

A. 흔히 하는 i.i.d. (독립항등분포) 가정은 현실 데이터에서 자주 깨집니다. Identically distributed data라고 가정한다면 모든 데이터가 같은 분포에서 나오니 (가정을 하니) 등분산이니 이분산이니 따질 필요가 없지요.

[통갤러 3(223.131)]

내가 질문을 잘못 한듯 ㅋㅋ 두 집단의 평균을 보려는 게 아니고 회귀분석의 잔차를 말 함 회귀분석용 표본은 분명 x,y 한 세트인데 여기에 왜 분산이 두 개(이분산)가 있냐는 거임

[통갤러 2(132.161)]

OLS 오차항의 homo/heteroskedasticity의 경우도 마찬가지..

[통갤러 4(118.235)]

데이터의 분산은 그냥 그 자체인거고 이분산 등분산을 이야기하기 어려움 데이터를 설명하는 모형에서 등분산을 가정하는거고 모형에서 등분산 가정이 불합리하면 설명변수를 추가해서 등분산이 만족되는 모형으로 만들거나 이분산으로 쓰는거 등분산 가정이 불합리한지 아는건 회귀분석 책 보면 방법론들 나와있음

[통갤러 5(175.194)]

회귀에서 등분산 가정은 X=x_i일 때 Y의 분산이랑 X=x_j일 때 Y의 분산이 일정하다는 것 단순회귀하려고 데이터를 쫙 모았는데 x=1일 때 y가 여러개 있을거 아냐 그 y의 분산이 4라고 나왔으면 x=2 일 때의 y값들도 분산이 4...이런 식으로 'homoscedasticity in regression boston university' 구글링하면 나오는 그림 참조 분산분석할때도 등분산 가정을 하잖아 (비료ABC마다 작물 산출량의 분산은 같다 등등) 여기선 요인마다 데이터세트가 있는거지만 회귀에서는 X값마다 데이터세트가 있는거지

[통갤러 3(223.131)]

아 그러니까. x1 x2 x3 x4 가 있을 때 x1의 분산이 있고 x4의 분산이 있다는거야?

[통갤러 5(175.194)]

그칭 키=a*몸무게+b라고 하면 각 몸무게=50, 55, 60, 50.1, 74.2749...값에 대해서 키 데이터가 쫘르륵 있을거란말야 그 키의 분산을 구하면 각 몸무게 값마다 분산이 같아야 하는 거지 'What is The Common Error Variance?' 구글링하면 나오는 penn state의 stat501 페이지를 보면 high school gpa=1,2,3,4마다 대학입학시험성적의 분산들이 일정함을 볼 수 있어