homoscedastic

💡 Before trusting the regression results, the analyst tested whether residuals were homoscedastic, since non-constant variance can bias standard errors and confidence intervals.

قبل از اعتماد به نتایج رگرسیون، تحلیلگر بررسی کرد که آیا باقیمانده‌ها همواستاتیک هستند یا خیر، زیرا واریانس غیر ثابت می‌تواند خطاهای استاندارد و فواصل اطمینان را بایاس کند.

💡 When data are not homoscedastic, robust estimators or variance-stabilizing transformations can help recover reliable inference.

وقتی داده‌ها هموسکتیک نباشند، برآوردگرهای مقاوم یا تبدیل‌های تثبیت‌کننده واریانس می‌توانند به بازیابی استنتاج قابل اعتماد کمک کنند.

💡 Student’s t-test was performed on homoscedastic populations and Student’s -test with Welch correction was applied on samples with different variances.

آزمون t-student روی جمعیت‌های هم واریانس و آزمون α-student با تصحیح Welch روی نمونه‌هایی با واریانس‌های مختلف انجام شد.

💡 A plot of fitted values suggested homoscedastic behavior, with residual spread appearing roughly uniform across predictions.

نمودار مقادیر برازش شده، رفتار همواستاتیک را نشان داد، به طوری که پراکندگی باقیمانده در پیش‌بینی‌ها تقریباً یکنواخت به نظر می‌رسید.