李同学2020-11-03 14:10:44
李同学数量 经典 条件异方差概念：如图 紫色我画的部分，想问一下图中的sigma1不等于sigma2，里边的sigma究竟指 残差项的sigma还是指数据的sigma?我的理解是：其实数据的和残差项的sigma某种意义上具有一致性，但是想确认一下，请问对吗
回答（1）
Johnny2020-11-03 14:38:06
Johnny同学你好，条件异方差指的是残差项的sigma平方（也就是残差项的方差）。条件异方差就是残差项的方差会随着自变量而变动，比如自变量变大，残差项方差变小了，或者自变量变大，残差项方差变大了。所以从图像上能看得出来的，随着X增大，每个点变的更分散了或者更集中了，这就是条件异方差，如果随着X增大，每个点是无秩序地散播在回归方程周围，那么就不存在条件异方差。
致正在努力的你，望能解答你的疑惑~
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老师条件异方差的概念我理解，我想问的是：这里的确是 残差的方差，但是我认为残差的波动其实就反应的是数据的波动，所以这里可否也理解成数据的波动和x的关系？
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同学你好，残差其实是反映你这个模型准不准，实际的点和你用回归模型预测出来的点差了多少，这里用残差的方差有一个好处就是非负性，因为残差有时是正的有时是负的，那你要是一平均的话正负抵消就看不出预测的准不准了，但由于方差是非负的，用残差的方差来衡量能更好的来看到预测的准不准，。
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