Homoscédasticité

En statistique, l'homoscédasticité est une propriété fondamentale du modèle de la régression linéaire générale et fait partie de ses hypothèses de base. Cette notion provient du grec et est composée du préfixe homós (« semblable, pareil ») et de skedasê (« dissipation»).

On parle d'homoscédasticité lorsque la variance des erreurs stochastiques de la régression est la même pour chaque observation i (de 1 à n observations). La notion d'homoscédasticité s'oppose à celle d'hétéroscédasticité, qui correspond au cas où la variance de l'erreur des variables est différente. Dans le cas d'hétéroscédasticité, Var[ε_i]=σ_i², où σ_i² peut être différent de σ_j², pour i≠j, Var[ε_i]=σ² ∀i.