异方差

异方差（英语：Heteroscedasticity），又称分散不均一性，指的是一系列的随机变量间的方差不相同，相对于同质方差（Homoscedasticity）。

当我们利用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares）进行回归估计时，常常做一些基本的假设。其中之一就是误差项（Error term）的方差是不变的。异方差是违反这个假设的。如果普通最小二乘法应用于异方差模型，会导致估计出的方差值是真实方差值的偏误估计量（Biased standard error）, 但是估计值（estimator）是无偏的（unbiased）。