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研究者たちは、異なるモデル間の分散のばらつきを比較し、どのモデルが変化する分散をよりよく捉えているかを判断した。
回帰モデルを診断する際には、誤差項の分布(等分散性または異分散性)を検定することが重要です。誤差分散に非ランダムなパターンがあると、標準誤差が無効になる可能性があるからです。
残差に見られる誤差の分散に関するパターンは、モデルの分散に関する仮定を見直す必要があることを示唆した。
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